使用 List Comprehensions 在Python中减少执行时间

在Python中，当我们需要处理大量数据的时候，循环和迭代往往会成为瓶颈，使我们的程序变得非常缓慢。为了解决这个问题，我们可以使用 List Comprehensions（列表表达式）来提高程序的执行效率。

什么是 List Comprehensions？

List Comprehensions 是一种用于创建列表的简洁而强大的方法。它使你可以将一个复杂的列表转换或过滤成一个新的列表，使用一条简单的语句实现。

下面是一个简单的例子，演示如何使用 List Comprehensions 创建一个列表：

# 创建1到10的平方数列表
squares = [x**2 for x in range(1, 11)]
print(squares)

输出结果为：

[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

另一个例子是，假如我们有一个字符串列表，需要将其中所有的字符串变成大写形式：

# 将字符串列表转换成大写形式
fruits = ['apple', 'banana', 'orange', 'guava']
uppercase_fruits = [fruit.upper() for fruit in fruits]
print(uppercase_fruits)

输出结果为：

['APPLE', 'BANANA', 'ORANGE', 'GUAVA']

这两个例子中就展示了 List Comprehensions 的用法，这种简洁的语法就是 List Comprehensions 的魔力。

如何降低执行时间？

List Comprehensions 的语法看起来很简单，但是它可以帮助你在处理大量数据的时候降低执行时间，提高程序的效率，下面我们将详细介绍如何使用 List Comprehensions 来加速程序。

避免多次调用函数或方法

我们都知道在 Python 中，函数或方法的调用会消耗一定的时间。如果在循环中调用了多次相同的函数或方法，就会浪费很多时间。

我们可以将函数或方法的调用移出循环，将结果存储在一个临时变量中，然后将临时变量传递给 List Comprehensions 的迭代变量。

例如，假设我们需要计算一个字符串列表中每个字符串的长度，并返回长度大于 5 的字符串列表：

# 计算字符串的长度
fruits = ['apple', 'banana', 'orange', 'guava']
lengths = []
for fruit in fruits:
    length = len(fruit)
    lengths.append(length)

# 从长度大于5的字符串中构造新列表
long_fruits = []
for i in range(len(fruits)):
    if lengths[i] > 5:
        long_fruits.append(fruits[i])

# 使用 List Comprehensions 重写
lengths = [len(fruit) for fruit in fruits]
long_fruits = [fruit for (fruit, length) in zip(fruits, lengths) if length > 5]

List Comprehensions 的方法明显地更快，因为它减少了函数的调用次数。

避免过度的 Python 级联

Python 的级联功能，即将多个方法或操作连接在一起，看起来非常方便，但它往往会导致代码缓慢。例如，下面的代码将数字 0 到 999 中的所有偶数加倍，并对其求和：

# 使用循环完成
total = 0
for num in range(1000):
    if num % 2 == 0:
        doubled = num * 2
        total += doubled

# 使用 List Comprehensions 重写
total = sum([num * 2 for num in range(1000) if num % 2 == 0])

在上面的代码中，使用 List Comprehensions 的版本要比循环版本快得多，因为它避免了级联调用的过度使用。

将代码分解为可组合的部分

一个非常好的编码习惯是将任务分解成小而明确的子任务，并对其进行组合。这种组合就非常适合使用 List Comprehensions。

例如，下面的代码要求计算一个数字的平方，然后将其除以另一个数字的平方。然后我们在列表末尾返回结果：

# 将程序分解为小部分并使用循环
results = []
for num in range(10):
    squared = num ** 2
    divisor = (num-1) ** 2
    if divisor != 0:
        result = squared / divisor
        results.append(result)

# 使用 List Comrehensions 重写
results = [num ** 2 / (num-1) ** 2 for num in range(10) if (num-1) ** 2]

在这种情况下，虽然使用 List Comprehensions 的性能优势并不明显，但是它使代码更加简洁，并且更容易阅读和维护。

总结

List Comprehensions 是一种非常有用的语法，它可以使我们更轻松地处理数据，同时还可以加快程序的执行速度。通过结合上述信息，我们可以更好的使用 List Comprehensions 并优化我们的 Python 代码。当然，对于更大规模的任务，使用 Map 和 Reduce 也是一种不错的方式。