在Python中,您可以在列表推导中使用if
来过滤掉元素。朱莉娅有一个懒惰的filter
等效项吗?
for x in filter(x->x<2, 1:3)
println(x)
end
仅工作和打印1
,但是filter(x->x<2, 1:3)
急切,因此对于数十亿条记录可能不是理想的。
答案 0 :(得分:9)
您可以像在Python中那样进行操作:
julia> function f()
for x in (i for i in 1:10^9 if i == 10^9)
println(x)
end
end
f (generic function with 1 method)
julia> @time f()
1000000000
3.293702 seconds (139.87 k allocations: 7.107 MiB)
julia> @time f()
1000000000
3.224707 seconds (11 allocations: 352 bytes)
,您会发现它没有分配。但是,不使用生成器而只在循环内执行过滤器测试会更快:
julia> function g()
for x in 1:10^9
x == 10^9 && println(x)
end
end
g (generic function with 1 method)
julia> @time g()
1000000000
2.098305 seconds (53.49 k allocations: 2.894 MiB)
julia> @time g()
1000000000
2.094018 seconds (11 allocations: 352 bytes)
编辑最后,您可以使用Iterators.filter
:
julia> function h()
for x in Iterators.filter(==(10^9), 1:10^9)
println(x)
end
end
h (generic function with 1 method)
julia>
julia> @time h()
1000000000
0.390966 seconds (127.96 k allocations: 6.599 MiB)
julia> @time h()
1000000000
0.311650 seconds (12 allocations: 688 bytes)
在这种情况下将是最快的(另请参见https://docs.julialang.org/en/latest/base/iterators/#Iteration-utilities-1)。
您可能还想签出https://github.com/JuliaCollections/IterTools.jl。
编辑2
有时候,朱莉娅比你想象的要强大。检查一下:
julia> function g2()
for x in 1:1_000_000_000
x == 1_000_000_000 && println(x)
end
end
g2 (generic function with 1 method)
julia>
julia> @time g2()
1000000000
0.029332 seconds (62.91 k allocations: 3.244 MiB)
julia> @time g2()
1000000000
0.000636 seconds (11 allocations: 352 bytes)
,我们看到编译器实质上已经编译了我们所有的计算。
本质上-在先前的示例中,不断传播不断增加,在10^9
示例中被1_000_000_000
取代了Iterators.filter
。
因此,我们必须设计一个更智能的测试。在这里:
julia> using BenchmarkTools
julia> function f_rand(x)
s = 0.0
for v in (v for v in x if 0.1 < v < 0.2)
s += v
end
s
end
f_rand (generic function with 1 method)
julia> function g_rand(x)
s = 0.0
for v in x
if 0.1 < v < 0.2
s += v
end
end
s
end
g_rand (generic function with 1 method)
julia> function h_rand(x)
s = 0.0
for v in Iterators.filter(v -> 0.1 < v < 0.2, x)
s += v
end
s
end
h_rand (generic function with 1 method)
julia> x = rand(10^6);
julia> @btime f_rand($x)
2.032 ms (0 allocations: 0 bytes)
14922.291597613703
julia> @btime g_rand($x)
1.804 ms (0 allocations: 0 bytes)
14922.291597613703
julia> @btime h_rand($x)
2.035 ms (0 allocations: 0 bytes)
14922.291597613703
现在我们得到了我最初的期望(使用if
的普通循环最快)。