Question

我正在阅读Python文档，并且在Section 8.4.1下，我找到了以下__init__定义（缩写）：

class ListBasedSet(collections.abc.Set):
    ''' Alternate set implementation favoring space over speed
        and not requiring the set elements to be hashable. '''
    def __init__(self, iterable):
        self.elements = lst = []
        for value in iterable:
            if value not in lst:
                lst.append(value)

我没有得到的部分是self.elements = lst = []行。为什么要进行双重任务？

添加一些打印语句：

def __init__(self, iterable):
    self.elements = lst = []
    print('elements id:', id(self.elements))
    print('lst id:', id(lst))
    for value in iterable:
        if value not in lst:
            lst.append(value)

声明一个：

ListBasedSet(range(3))
elements id: 4741984136
lst id: 4741984136
Out[36]: <__main__.ListBasedSet at 0x11ab12fd0>

正如所料，它们都指向相同的PyObject。

简洁是做这样事情的唯一理由吗？如果没有，为什么？与重入有关吗？

Answer 1

我称之为过早优化的情况;你不能通过消除点来节省那么多，特别是对于大输入迭代;这是一些时间：

消除点：

%timeit ListBasedSet(range(3))
The slowest run took 4.06 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached.
100000 loops, best of 3: 2.05 µs per loop

%timeit ListBasedSet(range(30))
100000 loops, best of 3: 18.5 µs per loop

%timeit ListBasedSet(range(3000))
10 loops, best of 3: 119 ms per loop

然后，用点（即将lst替换为self.elements：

%timeit ListBasedSet(range(3))
The slowest run took 5.97 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached.
100000 loops, best of 3: 2.48 µs per loop

%timeit ListBasedSet(range(30))
10000 loops, best of 3: 22.8 µs per loop

%timeit ListBasedSet(range(3000))
10 loops, best of 3: 118 ms per loop

正如您所看到的，随着我们增加输入迭代的大小，时间上的差异几乎消失，附加和成员资格测试几乎涵盖任何收益。

为什么在init中两次声明一个列表？

1 个答案:

为什么在__init__中两次声明一个列表？

1 个答案:

为什么在init中两次声明一个列表？