为什么在Python中列表推导式比map()函数更快？
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- Bin
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5@JohnColeman：:/ 请这样做并发布答案... - Karoly Horvath
2@KarolyHorvath 我并不是那个好奇心重的人 -- 但我认为如果你对引擎盖下面的东西感到好奇，抬起它看看也无妨，即使你之后需要请教专业技师来解释你所看到的。 - John Coleman
1你看过任何相关的问题吗？比如这个？ - Jeff Mercado
@JohnColeman，Python/C API是包含详细信息的资源。感谢您指向这个资源。 - Bin
@Bin -- C API包含一些细节，但它并不是源代码本身，例如提供有关Python对象在内存中表示的详细信息。 - John Coleman
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1个回答
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测试一：抛弃结果。
这是我们的虚拟函数：
def examplefunc(x):
pass
这里是我们的挑战者：
def listcomp_throwaway():
[examplefunc(i) for i in range(100)]
def forloop_throwaway():
for i in range(100):
examplefunc(i)
我不会对其原始速度进行分析，只回答按照原帖的问题为什么。让我们来看看机器代码的差异。
--- List comprehension
+++ For loop
@@ -1,15 +1,16 @@
- 55 0 BUILD_LIST 0
+ 59 0 SETUP_LOOP 30 (to 33)
3 LOAD_GLOBAL 0 (range)
6 LOAD_CONST 1 (100)
9 CALL_FUNCTION 1
12 GET_ITER
- >> 13 FOR_ITER 18 (to 34)
+ >> 13 FOR_ITER 16 (to 32)
16 STORE_FAST 0 (i)
- 19 LOAD_GLOBAL 1 (examplefunc)
+
+ 60 19 LOAD_GLOBAL 1 (examplefunc)
22 LOAD_FAST 0 (i)
25 CALL_FUNCTION 1
- 28 LIST_APPEND 2
- 31 JUMP_ABSOLUTE 13
- >> 34 POP_TOP
- 35 LOAD_CONST 0 (None)
- 38 RETURN_VALUE
+ 28 POP_TOP
+ 29 JUMP_ABSOLUTE 13
+ >> 32 POP_BLOCK
+ >> 33 LOAD_CONST 0 (None)
+ 36 RETURN_VALUE
竞赛已经开始。Listcomp的第一步是建立一个空列表，而for循环的第一步是设置一个循环。接着它们都会加载全局range()、常量100，并对生成器调用range函数。然后它们都获取当前迭代器并获取下一个项，并将其存储到变量i中。然后它们加载examplefunc和i并调用examplefunc。Listcomp将其附加到列表中并重新开始循环。For loop做了三个指令的同样操作，而不是两个。然后它们都加载None并返回它。
所以在这个分析中，哪个看起来更好？在这里，如果你不关心结果，List comprehension会做一些冗余的操作，如构建列表和附加到它上面。For loop也非常高效。
如果你对它们进行计时，使用for循环比使用list comprehension快大约三分之一。(在这个测试中，examplefunc将其参数除以五丢弃掉了，而不是什么都不做。)
测试二：像平常一样保留结果。
没有虚拟函数的这个测试。所以这是我们的挑战者：
def listcomp_normal():
l = [i*5 for i in range(100)]
def forloop_normal():
l = []
for i in range(100):
l.append(i*5)
今天对我们来说，差异并没有任何用处。它只是两个块中的两个机器代码。
List comp的机器代码：
55 0 BUILD_LIST 0
3 LOAD_GLOBAL 0 (range)
6 LOAD_CONST 1 (100)
9 CALL_FUNCTION 1
12 GET_ITER
>> 13 FOR_ITER 16 (to 32)
16 STORE_FAST 0 (i)
19 LOAD_FAST 0 (i)
22 LOAD_CONST 2 (5)
25 BINARY_MULTIPLY
26 LIST_APPEND 2
29 JUMP_ABSOLUTE 13
>> 32 STORE_FAST 1 (l)
35 LOAD_CONST 0 (None)
38 RETURN_VALUE
For循环的机器码：
59 0 BUILD_LIST 0
3 STORE_FAST 0 (l)
60 6 SETUP_LOOP 37 (to 46)
9 LOAD_GLOBAL 0 (range)
12 LOAD_CONST 1 (100)
15 CALL_FUNCTION 1
18 GET_ITER
>> 19 FOR_ITER 23 (to 45)
22 STORE_FAST 1 (i)
61 25 LOAD_FAST 0 (l)
28 LOAD_ATTR 1 (append)
31 LOAD_FAST 1 (i)
34 LOAD_CONST 2 (5)
37 BINARY_MULTIPLY
38 CALL_FUNCTION 1
41 POP_TOP
42 JUMP_ABSOLUTE 19
>> 45 POP_BLOCK
>> 46 LOAD_CONST 0 (None)
49 RETURN_VALUE
很明显，列表推导比for循环指令更少。
列表推导的清单：
- 构建一个匿名空列表。
- 加载
range。 - 加载
100。 - 调用
range。 - 获取迭代器。
- 获取该迭代器上的下一个项目。
- 将该项存储到
i中。 - 加载
i。 - 加载整数五。
- 乘以五倍。
- 将列表附加到列表。
- 重复步骤6-10，直到范围为空。
- 将
l指向匿名空列表。
for循环的清单：
- 构建一个匿名空列表。
- 将
l指向匿名空列表。 - 设置循环。
- 加载
range。 - 加载
100。 - 调用
range。 - 获取迭代器。
- 获取该迭代器上的下一个项目。
- 将该项存储到
i中。 - 加载列表
l。 - 在该列表上加载属性
append。 - 加载
i。 - 加载整数五。
- 乘以五倍。
- 调用
append。 - 回到顶部。
- 转到绝对。
(不包括这些步骤：加载None，返回它。)
列表推导不必做这些事情：
- 每次加载列表附加，因为它作为本地变量预先绑定。
- 每个循环加载两次
i - 花费两个指令回到顶部
- 直接将项目附加到列表而不是调用附加列表的包装器
总之，如果您要使用这些值，则列表推导会快得多，但如果不使用这些值，则速度会相当慢。
真实速度
测试1：for循环比快大约三分之一*
测试2：列表推导比快大约三分之二*
*大约->第二小数位精确
- noɥʇʎԀʎzɐɹƆ
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1非常感谢您出色的分析！ - Bin
@Bin 谢谢！我也帮助了自己，所以双赢！ - noɥʇʎԀʎzɐɹƆ
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