Question

根据this answer列表，在许多情况下，例如，与str.join一起使用时，其性能要优于生成器（因为算法需要将数据传递两次）。

在下面的示例中，使用 list comprehension 似乎比使用相应的生成器表达式产生更好的性能，尽管直观地讲，list comprehension带有分配和复制到生成器回避的其他内存的开销。

In [1]: l = list(range(2_000_000))

In [2]: %timeit l[:] = [i*3 for i in range(len(l))]
190 ms ± 4.65 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

In [3]: %timeit l[:] = (i*3 for i in range(len(l)))
261 ms ± 7.14 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

In [4]: %timeit l[::2] = [i*3 for i in range(len(l)//2)]
97.1 ms ± 2.07 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

In [5]: %timeit l[::2] = (i*3 for i in range(len(l)//2))
129 ms ± 2.21 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

In [6]: %timeit l[:len(l)//2] = [i*3 for i in range(len(l)//2)]
92.6 ms ± 2.34 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

In [7]: %timeit l[:len(l)//2] = (i*3 for i in range(len(l)//2))
118 ms ± 2.17 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

为什么在这些情况下列表理解会产生更好的性能？

Answer 1

此答案仅涉及CPython实现。 使用列表推导速度更快，因为生成器还是会首先转换为列表。之所以这样做，是因为应该在之前确定序列的长度，然后再替换数据，发电机无法告诉您其长度。

对于列表切片分配，此操作由可命名的list_ass_slice处理。分配列表或元组有一种特殊情况的处理方式，here-他们可以使用PySequence_Fast个操作。

This是PySequence_Fast的3.7实现，您可以清楚地看到列表或元组的类型检查：

PyObject *
PySequence_Fast(PyObject *v, const char *m)
{
    PyObject *it;

    if (v == NULL) {
        return null_error();
    }

    if (PyList_CheckExact(v) || PyTuple_CheckExact(v)) {
        Py_INCREF(v);
        return v;
    }

    it = PyObject_GetIter(v);
    if (it == NULL) {
        if (PyErr_ExceptionMatches(PyExc_TypeError))
            PyErr_SetString(PyExc_TypeError, m);
        return NULL;
    }

    v = PySequence_List(it);
    Py_DECREF(it);

    return v;
}

生成器表达式将通过此类型检查而失败，并继续执行后备代码，在该代码中将其转换为列表对象，以使the length can be predetermined。

在一般情况下，预定长度是理想的，以便有效地分配列表存储空间，并且to provide useful error messages具有扩展的分片分配：

>>> vals = (x for x in 'abc')
>>> L = [1,2,3]
>>> L[::2] = vals  # attempt assigning 3 values into 2 positions
---------------------------------------------------------------------------
                                          Traceback (most recent call last)
...
ValueError: attempt to assign sequence of size 3 to extended slice of size 2
>>> L  # data unchanged
[1, 2, 3]
>>> list(vals)  # generator was fully consumed
[]

为什么使用列表理解而不是生成器表达式时更新列表的速度更快？

1 个答案: