在列表理解上使用 .join 比在 python 中使用简单的 for 循环更快吗？

如何解决在列表理解上使用 .join 比在 python 中使用简单的 for 循环更快吗？

假设我有两个代码：

a = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]

print("\n".join(x for x in a))

a = [1,10]
for x in a:
    print(a)

哪个更快，更重要的是为什么？

解决方法

第一个将抛出类型错误，因为您需要一个字符串列表才能使用连接。

但为此，我将列表视为字符串：

例如

a = ['1','2','3','4','5','6','7','8','9','10']

对于时间评估，我将使用“时间”，但我会在最后为您提供一个如何使用 timeit 的示例

所以让我们创建两个评估函数：

def first_case(a):
     start = time.time()
     print("\n".join(x for x in a))
     print(time.time() - start)

def second_case(a):
     start=time.time()
     for x in a:
         print(x)
     print(time.time() - start)

>>> first_case(a) 

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
3.147125244140625e-05

>>> second_case(a)
second_case(a)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
6.270408630371094e-05

所以这里我们在循环一中花费了更多的执行时间。

另外，我们可以改进第一个表达式，因为我们实际上不需要在连接操作中使用。

#We can rewrite the expression as the following 

>>> print("\n".join(a))
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

不是，join 已经需要一个列表，所以你不需要在列表上迭代。

现在让我们运行一个third_case测试

def third_case(a):
     start = time.time()
     print("\n".join(a))
     print(time.time() - start)

>>> third_case(a)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
3.0040740966796875e-05

现在我们有了最快的版本。

您可以也应该多评估几次相同的函数，因为我们实际上不能只运行一次就获得真实的结果。

为此，您可以使用 timeit.timeit。 来自documentation：

timeit.timeit('"-".join(str(n) for n in range(100))',number=10000)