#L is a very large list
A = [x/sum(L) for x in L]
当口译员对此进行评估时，计算总和（L）的次数是多少？只需一次，或每个元素一次？
答案 0 :(得分：3)
列表推导执行每次迭代的表达式 。
每个sum(L)都会执行 x in L。计算一次在外面列表理解：
s = sum(L)
A = [x/s for x in L]
Python无法知道sum(L)的结果是否稳定，并且无法为您优化呼叫。
sum()可以反弹到返回随机值的不同函数。 L中的元素可以实现产生副作用的__add__方法;内置的sum()会调用这些。 L本身可以实现自定义__iter__方法，在迭代时就地修改列表，同时影响列表理解和 sum()调用。任何这些钩子都可以重新绑定sum或赋予x元素一个__div__方法来改变sum等。
换句话说，Python过于动态，无法准确预测表达结果。
答案 1 :(得分：1)
我会选择Martijn的方法，但我想我会指出你可以（ab）使用带有默认参数的lambda和map，如果你想保留一个 - 班轮“，例如：
L = range(1, 10)
A = map(lambda el, total=sum(L, 0.0): el / total, L)