Python のリスト内包表記、関数関数、または For ループ: どれが最高のパフォーマンスを提供しますか?

Python のパフォーマンスに関する考慮事項: リスト内包表記と関数関数 vs. For ループ

Python では、パフォーマンスについて長年議論がありました。リスト内包表記や関数関数 (map()、filter()、reduce() など) を利用する場合の影響従来の for ループとは対照的です。この記事では、この質問の技術的側面を掘り下げて、それらの相対的なパフォーマンス特性を十分な情報に基づいて理解できるようにしています。

多くの人が、リスト内包表記と関数関数は、「C スピード」で実行されるためパフォーマンスが優れている可能性があると主張しています。 for ループの「Python 仮想マシンの速度」とは対照的です。ただし、現実はさらに微妙です。

リスト内包表記は実際に同等の for ループよりもわずかに優れたパフォーマンスを発揮する可能性がありますが、この利点は主に最適化された基礎となるバイトコード実装に由来しており、リスト作成中に追加の検索操作が不要になります。それにもかかわらず、提供されている逆アセンブルされたコード例から明らかなように、これらは依然としてバイトコード レベルのループを実行します。

関数リスト処理関数に関しては、C で実装されていますが、その使用によって常に優れたパフォーマンスが保証されるわけではありません。多くの場合、特にラムダ式や他の Python 関数を使用する場合、Python スタック フレームのセットアップに関連するオーバーヘッドが潜在的な速度向上を上回ります。したがって、同じ操作をインラインで実行すると (たとえば、map() や filter() の代わりにリスト内包表記)、結果がわずかに速くなります。

実際には、複雑で広大なマップを描画するような要求の厳しいタスクになると、ゲームでは、Python レベルでの微細な最適化だけでは十分なパフォーマンスを達成できない可能性があることを認識することが重要です。このようなシナリオでは、速度を大幅に向上させるために C レベルのコードを組み込むオプションを検討することが賢明かもしれません。この戦略は、最適化されていない Python コードがパフォーマンス要件を満たしておらず、手動による大幅な最適化作業によって成果が減少する場合に特に推奨されます。

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