关于内存效率：range vs xrange，zip vs izip

Question

我正在阅读以下主题：使用Python从列表创建字典 最初的问题是将元组 (1,'a',2,'b',3,'c') 转换为字典 {1: 'a', 2: 'b', 3: 'c'}。有许多有趣的解决方案，包括以下两种：

解决方案1：

dict(x[i:i+2] for i in range(0, len(x), 2))

解决方案2:

dict(zip(*[iter(val_)] * 2))

在解决方案1中，为什么要使用range创建实际列表？使用xrange(0, len(x), 2)是否更节省内存？同样的问题也适用于解决方案2： zip创建了一个实际的列表。为什么不使用itertools.izip呢？

- usual me

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这取决于Python版本。在Python 3中，range是一个生成器（Python 2中的range用xrange替代）。同样地，在Python 3中，zip也是一个生成器。 - Yuushi

Answer 1

为什么要用range创建实际列表？

是的，xrange(0, len(x), 2)更节省内存。

为什么不在第二个解决方案中使用itertools.izip()？

是的，zip()会创建一个实际的列表，因此使用itertools.izip可以节省内存。

这真的有区别吗？

速度差异可能很小。只有当数据超过内存缓存大小时，内存效率才会转化为提高速度。迭代器的开销抵消了一些好处。

由于字典存储键和值，因此只有指向键和值的元组中节省了内存。因此，在其他不将所有结果累积在容器中的迭代器应用程序中，这种情况下的节省更加适度。

所以这一切都可能是“无事生非”。

Python 3呢？

在Python 3中，range()和zip()都返回迭代器。

- Raymond Hettinger

Answer 2

据我所知

dict(zip(*[iter(val_)] * 2))

这是通常的“Pythonic”方式。在Python中，当涉及到优化时，我们的方法是始终进行性能分析并查看时间花费在哪里。如果上述方法对您的应用程序有效，则为什么要进行优化呢？

- Hrishi

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“这是通常的“Pythonic”方式。”我强烈不同意。这是一个不太可读的版本：iterable = iter(val_); dict(zip(iterable, iterable))，而且这也不太直观。 - Bakuriu

我看到很多有函数式编程背景的人在使用Python时经常使用这个。 - Hrishi