Python中替代for循环的几种方法

本文介绍Python中提升编程效率的方法,包括使用列表生成器简化for循环、利用生成器节省内存资源、掌握内置函数如filter和map等提高代码性能。

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Python中替代for循环的几种方法

1.for循环

之前博客有发过for循环的本质,但不究其本质,for循环我们可以总结为是对序列进行遍历操作,生成另一个序列的过程。

for i in iterable:
	do something

可以说写for循环结构已经成为当我们面对相关问题时的习惯,这也是在代码中十分常见的结构,但理性地去思考,for循环相比于扁平结构是否还有一些不足?

1.更多的代码行数
2.较差的代码可读性
3.运行性能较差
2.可以替代for循环的方法

(1)列表生成器

def f(x):
    return x**2

list1=[f(x) for x in range(1,11)]
list2=[x**2 for x in range(1,11)]
# [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

(2)生成器

节省内存,用的时候拿出

a=(i for i in range(10)) #生成器对象
#print(next(a)) 0
for i in a:
    print(i) #0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
def foo():
    print('First')
    yield 1
    print('Second')
    yield 2
    print('Third')
    yield 3

print(foo)	#<function foo at 0x00000208561BA940>
print(foo())	# <generator object foo at 0x00000208561BFC10>
a = foo()
for i in a:
    print(i) # First 1 Second 2 Third 3

(3)内置函数

filter(func,*iterable)
#将可迭代对象值传到函数执行,返回符合条件的值生成迭代器(过滤)
map(func,*iterable)
#将可迭代对象每一个值传到函数执行,并且返回生成迭代器(处理)
reduce(func,sequence)
#要引入 from functools import reduce
#将包含两个参数的函数累计应用于序列的项,从左到右,直到序列缩减为一个值(结果为一个值)
要加快Python中的for循环,可以考虑以下几种方法: 1. 使用列表推导式(List comprehension):列表推导式是一种更快速的创建列表的方法。它可以替代for循环,将操作应用于一个可迭代对象的每个元素,并将结果保存在新的列表中。使用列表推导式可以减少循环过程中的迭代次数,从而提高执行效率。 例如,原始的for循环计算每个元素的平方: ```python numbers = [1, 2, 3, 4, 5] squared_numbers = [] for num in numbers: squared_numbers.append(num ** 2) ``` 使用列表推导式可以简化为: ```python numbers = [1, 2, 3, 4, 5] squared_numbers = [num ** 2 for num in numbers] ``` 2. 使用内置函数:Python提供了一些内置函数,可以在循环过程中进行操作,如map()、filter()和reduce()等。这些函数通常比手动编写的循环更高效。 例如,使用map()函数计算每个元素的平方: ```python numbers = [1, 2, 3, 4, 5] squared_numbers = list(map(lambda x: x ** 2, numbers)) ``` 3. 使用NumPy库:如果需要处理大量的数值数据,可以考虑使用NumPy库。NumPy提供了高效的数组操作和向量化运算,可以显著加快循环的执行速度。 例如,使用NumPy计算每个元素的平方: ```python import numpy as np numbers = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) squared_numbers = numbers ** 2 ``` 这些方法可以帮助加快Python中的for循环的执行速度。选择哪种方法取决于具体的应用场景和需求。
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