概述
我们都知道python的list comprehension会使得执行效率更高，但在list comprehension中函数使用上会存在多次调用问题。
比如，我定义如下函数：
def square(n):
print n,'is calculated!'
#time.sleep(0.001)
return n*2+1我想统计10以内上述函数结果为3的倍数的list，可以写如下的list comprehension：
[square(x) for x in xrange(10) if fun(x)%3 == 0]打印输出如下：
0 is caculated!
1 is caculated!
1 is caculated!
2 is caculated!
3 is caculated!
4 is caculated!
4 is caculated!
5 is caculated!
6 is caculated!
7 is caculated!
7 is caculated!
8 is caculated!
9 is caculated!我们可以非常明显的看出，在满足if条件后fun方法执行了两次，这显然从效率上有所降低，在SO搜索相关问题后（http://stackoverflow.com/questions/11608238/is-it-possible-to-add-a-where-clause-with-list-comprehension）发现有如下解决方案：
[y for x in xrange(10) for y in [fun(x)] if y%3 == 0]
def yield_fun(iterable):
for x in iterable:
y = fun(x)
if y % 3 == 0:
yield y
list(yield_fun(xrange(1000)))对三种方法我分别进行了性能测试，下面是测试代码：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
# author : eclipse
# email : adooadoo@163.com
import time
def fun(n):
#print n,'is calculated!'
time.sleep(0.001)
return n*2+1
ran = 1000
a=time.time()
[fun(x) for x in xrange(ran) if fun(x)%3 == 0]
b=time.time()
[y for x in xrange(ran) for y in [fun(x)] if y%3 == 0]
c=time.time()
def yield_fun(iterable):
for x in iterable:
y = square(x)
if y % 3 == 0:
yield y
list(yield_fun(xrange(ran)))
d=time.time()
print 'A:',b-a
print 'B:',c-b
print 'C:',d-c结果如下：
A: 3.00797700882
B: 2.28105807304
C: 2.27167606354我们可以看出第三种方法最好，但第二种方法和其差距并不是很大，这有点出乎我的意料，我分析原因，可能第二种方法中的第二个for是导致其速度降低的原因，相比较而言，我们只需要抛弃第一种方法就可以了。
值得注意的是，若注释掉
time.sleep(0.001)
这一句，当range范围很大时候，A方法的速度会快于B，这表明在函数重复执行和两层循环之间（也就是AB的不同处）存在权衡，并不是所有情况A都是劣于B的，值得欣慰的是，C方法速度还是最快的。下面结果是RAN为200000注释上一条代码的结果：
A: 0.0596971511841
B: 0.0742809772491
C: 0.0374338626862
最后
以上就是霸气西牛为你收集整理的list comprehension 函数复用及效率评估的全部内容，希望文章能够帮你解决list comprehension 函数复用及效率评估所遇到的程序开发问题。
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