python 普通循环、列表推导式、map()函数三者效率的对比

深藏阁楼爱情的钟 2022-01-05 07:49 501阅读 0赞

1 程序实现对比

分别使用普通循环、列表推导式、map()函数三种方法来计算1/（exp(-x)+1）的值，来比较它们的效率差异。

  1. # 测试函数式编程所用时间
  2. import timeit, math
  3. import matplotlib.pyplot as plt
  4. from pylab import mpl
  6. mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong']  # 设置matplotlib可以显示汉语
  7. mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
  8. mpl.rcParams['font.size'] = 13
  11. y1, y2, y3 = [], [], []
  12. x = [i for i in range(1000, 100000, 1000)]
  13. for num in range(1000, 100000, 1000):
  14.     original = [i for i in range(num)]
  17.     t1 = timeit.default_timer()
  18.     res1 = []
  19.     for eve in original:
  20.         res1.append(1 / ((math.exp(-eve)) + 1))
  21.     t2 = timeit.default_timer()
  23.     y1.append(t2-t1)
  25.     t3 = timeit.default_timer()
  26.     # print("\n", "正常循环所用时间:{}".format(t2-t1), "\n", "------------------------------------------------------------------------------")
  27.     res2 = [1 / ((math.exp(-eve)) + 1) for eve in original]
  28.     t4 = timeit.default_timer()
  30.     y2.append(t4-t3)
  32.     t5 = timeit.default_timer()
  33.     # print("\n", "列表推导式时间:{}".format(t3-t2), "\n", "------------------------------------------------------------------------------")
  34.     res3 = list(map(lambda  x: 1/((math.exp(-x))+1), original))
  35.     t6 = timeit.default_timer()
  37.     y3.append(t6-t5)
  39.     # print("\n", "map函数式编程时间:{}".format(t4-t3), "\n", "------------------------------------------------------------------------------")
  41. print(y1)
  42. print(y2)
  43. print(y3)
  45. plt.figure(1)
  46. plt.plot(x, y1, label="正常循环所用时间")
  47. plt.plot(x, y2, label="列表推导式时间")
  48. plt.plot(x, y3, label="map函数式编程时间")
  49. plt.xlabel("循环次数")
  50. plt.ylabel("所用时间（秒）")
  51. plt.legend()
  52. plt.show()

2 实验对比结果

为了更好的比较三种结构的运行效率，进行了三次对比试验，如下图所示：

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可以发现在小规模循环运算的过程中三者并没有明显的效率区别，但是总体来说，列表推导式的效率最高，其次是map()函数，正常的for循环效率是最低的，这一点尤其在解决大循环量问题时较为明显。

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