我有一些代码包含zip(*G)[0]
(以及其他地方zip(*G)[1]
,其中包含不同的G)。 G
是元组列表。这样做会返回G中每个元组的第一个(或通常为zip(*G)[n]
,n-1
个)元素的列表作为元组。例如,
>>> G = [(1, 2, 3), ('a', 'b', 'c'), ('you', 'and', 'me')]
>>> zip(*G)[0]
(1, 'a', 'you')
>>> zip(*G)[1]
(2, 'b', 'and')
这非常聪明,但问题是它在Python 3中不起作用,因为zip
是一个迭代器。此外,2to3还不够聪明,无法修复它。所以显而易见的解决方案是使用list(zip(*G))[0]
,但这让我思考:可能有一种更有效的方法来实现这一点。无需创建zip创建的所有元组。我只需要G中每个元组的n
元素。
有更高效,但同样紧凑的方式吗?我对标准库中的任何东西都很满意。在我的用例中,G中的每个元组将至少为n
长度,因此无需担心zip停在最小长度元组的情况(即,zip(*G)[n]
将始终定义)。
如果没有,我想我会坚持将zip
包裹在list()
中。
(P.S。,我知道这是不必要的优化。我只是很好奇)
更新
如果有人关心,我选择t0, t1, t2 = zip(*G)
选项。首先,这可以让我为数据提供有意义的名称。我的G
实际上由长度为2的元组组成(代表分子和分母)。列表理解只比zip更容易阅读,但这种方式要好得多(因为在大多数情况下,zip是列表我在列表理解中迭代,这使事情更平坦)。
其次,正如@thewolf和@Sven Marnach的优秀答案所指出的,对于较小的列表,这种方式更快。在大多数情况下,我的G实际上并不大(如果它很大,那么这肯定不会成为代码的瓶颈!)。
但是有更多方法可以做到这一点,比我想象的还要多,包括我甚至不知道的Python 3的新a, *b, c = G
功能。
答案 0 :(得分:18)
您可以使用列表理解
[x[0] for x in G]
或operator.itemgetter()
from operator import itemgetter
map(itemgetter(0), G)
或序列解包
[x for x, y, z in G]
编辑:这是我对不同选项的计时,同样在Python 3.2中:
from operator import itemgetter
import timeit
G = list(zip(*[iter(range(30000))] * 3))
def f1():
return [x[0] for x in G]
def f2():
return list(map(itemgetter(0), G))
def f3():
return [x for x, y, z in G]
def f4():
return list(zip(*G))[0]
def f5():
c0, *rest = zip(*G)
return c0
def f6():
c0, c1, c2 = zip(*G)
return c0
def f7():
return next(zip(*G))
for f in f1, f2, f3, f4, f5, f6, f7:
print(f.__name__, timeit.timeit(f, number=1000))
我的机器上的结果:
f1 0.6753780841827393
f2 0.8274149894714355
f3 0.5576457977294922
f4 0.7980241775512695
f5 0.7952430248260498
f6 0.7965989112854004
f7 0.5748469829559326
评论:
我使用了一个包含10000个三元组的列表来测量实际处理时间,并使函数调用开销,名称查找等可忽略不计,否则会严重影响结果。
函数返回一个列表或一个元组 - 对于特定的解决方案来说更方便。
与the wolf's answer相比,我从tuple()
删除了对f4()
的冗余调用(表达式的结果已经是元组),我添加了一个函数{{ 1}}仅用于提取第一列。
正如预期的那样,列表推导速度最快,而且一般不那么笼统f7()
。
另一个修改:以下是十列而不是三列的结果,并在适当的时候调整代码:
f7()
答案 1 :(得分:14)
至少Python 2.7中的最快方式是
t0,t1,t2=zip(*G) for SMALLER lists and [x[0] for x in G] in general
以下是测试:
from operator import itemgetter
G = [(1, 2, 3), ('a', 'b', 'c'), ('you', 'and', 'me')]
def f1():
return tuple(x[0] for x in G)
def f2():
return tuple(map(itemgetter(0), G))
def f3():
return tuple(x for x, y, z in G)
def f4():
return tuple(list(zip(*G))[0])
def f5():
t0,*the_rest=zip(*G)
return t0
def f6():
t0,t1,t2=zip(*G)
return t0
cmpthese.cmpthese([f1,f2,f3,f4,f5,f6],c=100000)
结果:
rate/sec f4 f5 f1 f2 f3 f6
f4 494,220 -- -21.9% -24.1% -24.3% -26.6% -67.6%
f5 632,623 28.0% -- -2.9% -3.0% -6.0% -58.6%
f1 651,190 31.8% 2.9% -- -0.2% -3.2% -57.3%
f2 652,457 32.0% 3.1% 0.2% -- -3.0% -57.3%
f3 672,907 36.2% 6.4% 3.3% 3.1% -- -55.9%
f6 1,526,645 208.9% 141.3% 134.4% 134.0% 126.9% --
如果您不关心结果是否为列表,则列表理解如果更快。
这是一个具有可变列表大小的更加扩展的基准:
from operator import itemgetter
import time
import timeit
import matplotlib.pyplot as plt
def f1():
return [x[0] for x in G]
def f1t():
return tuple([x[0] for x in G])
def f2():
return tuple([x for x in map(itemgetter(0), G)])
def f3():
return tuple([x for x, y, z in G])
def f4():
return tuple(list(zip(*G))[0])
def f6():
t0,t1,t2=zip(*G)
return t0
n=100
r=(5,35)
results={f1:[],f1t:[],f2:[],f3:[],f4:[],f6:[]}
for c in range(*r):
G=[range(3) for i in range(c)]
for f in results.keys():
t=timeit.timeit(f,number=n)
results[f].append(float(n)/t)
for f,res in sorted(results.items(),key=itemgetter(1),reverse=True):
if f.__name__ in ['f6','f1','f1t']:
plt.plot(res, label=f.__name__,linewidth=2.5)
else:
plt.plot(res, label=f.__name__,linewidth=.5)
plt.ylabel('rate/sec')
plt.xlabel('data size => {}'.format(r))
plt.legend(loc='upper right')
plt.show()
为较小的数据大小(5到35)生成此图:
这个输出更大范围(25到250):
你可以看到f1
,列表理解最快。 f6
和f1t
交易位置是最快返回元组的地方。
答案 2 :(得分:6)
非常聪明的仅限Python 3 方式是使用已加星标的作业或extended iterable unpacking:
>>> G = [(1, 2, 3), ('a', 'b', 'c'), ('you', 'and', 'me')]
>>> items_I_want,*the_rest=zip(*G)
>>> items_I_want
(1, 'a', 'you')
>>> the_rest
[(2, 'b', 'and'), (3, 'c', 'me')]
由于您正在为两者编写代码,因此可以使用显式解包(适用于Python 2和Python 3):
>>> z1,z2,z3=zip(*G)
>>> z1
(1, 'a', 'you')
>>> z2
(2, 'b', 'and')
>>> z3
(3, 'c', 'me')