列表推导式和for循环执行效率对比

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了列表推导式和for循环执行效率对比相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

我们在前面的学习中都知道,如果把1-10以内的元素追加到一个新的列表表中,如果使用for循环我们可以这么做:

a = []
for i  in range(1,11):
    a.append(i)
print(a)

输出结果如下:

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如果我们换成列表解析式来进行操作会是什么样呢?接下来我们换成列表解析式,如下所示:

b = [a for a in range(1,11)]
print(b)

输出结果如下:

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同样的实现效果,那么到底哪种方式的效率更快呢?继续分析,为了看执行效率,我们引入time模块,来实际看一下两种方式执行效率的差异:

我们首先看一下for循环执行的效率:

import time
a = []
t0=time.clock()  #获取当前时间

for i in range(1,20000):
     a.append(i)
print(for循环消耗的时间是:{a}.format(a=time.clock()-t0))

输出结果如下:

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然后我继续看一下列表解析式的执行效率:

t0=time.clock()
b = [i for i in range(1,20000)]
print("列表推导式消耗的时间:{}".format(time.clock()-t0))

 输出结果如下:

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总结对比:

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当然,两种方法运用好了,对我们后面的实际工作中都是有很大帮助的,列表推导式和for循环的应用场景不相同,本篇只是给大家分享两者在处理程序上的效率差异性。不喜勿喷哈!

以上是关于列表推导式和for循环执行效率对比的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

python中,for循环,map函数,list comprehension列表推导的效率比较

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