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 07:49 455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。

# 测试函数式编程所用时间
    import timeit, math
    import matplotlib.pyplot as plt
    from pylab import mpl
    
    mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong']  # 设置matplotlib可以显示汉语
    mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
    mpl.rcParams['font.size'] = 13
    
    
    y1, y2, y3 = [], [], []
    x = [i for i in range(1000, 100000, 1000)]
    for num in range(1000, 100000, 1000):
        original = [i for i in range(num)]
    
    
        t1 = timeit.default_timer()
        res1 = []
        for eve in original:
            res1.append(1 / ((math.exp(-eve)) + 1))
        t2 = timeit.default_timer()
    
        y1.append(t2-t1)
    
        t3 = timeit.default_timer()
        # print("\n", "正常循环所用时间:{}".format(t2-t1), "\n", "------------------------------------------------------------------------------")
        res2 = [1 / ((math.exp(-eve)) + 1) for eve in original]
        t4 = timeit.default_timer()
    
        y2.append(t4-t3)
    
        t5 = timeit.default_timer()
        # print("\n", "列表推导式时间:{}".format(t3-t2), "\n", "------------------------------------------------------------------------------")
        res3 = list(map(lambda  x: 1/((math.exp(-x))+1), original))
        t6 = timeit.default_timer()
    
        y3.append(t6-t5)
    
        # print("\n", "map函数式编程时间:{}".format(t4-t3), "\n", "------------------------------------------------------------------------------")
    
    print(y1)
    print(y2)
    print(y3)
    
    plt.figure(1)
    plt.plot(x, y1, label="正常循环所用时间")
    plt.plot(x, y2, label="列表推导式时间")
    plt.plot(x, y3, label="map函数式编程时间")
    plt.xlabel("循环次数")
    plt.ylabel("所用时间（秒）")
    plt.legend()
    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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![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzQ4MzM4MQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

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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