Python 中列表推导式、函数式函数和 For 循环的速度比较
列表推导式、map 等函数式函数的效率()、filter()、reduce() 以及 Python 中的 for 循环是一个有争议的话题。虽然这些结构经常被比较，但了解它们的潜在技术差异至关重要。
列表推导式和函数式函数在已编译的 C 环境中执行，而 for 循环在 Python 虚拟机中运行。这种性能差异可能会导致误解，引发关于列表推导式和函数式是否本质上更快的问题。
列表推导式的性能
与普遍看法相反，当循环专门构造列表时，列表推导式不会比 for 循环提供显着的性能优势。然而，在循环不构建列表而是执行最终被丢弃的无意义累积的情况下，列表推导式会稍微快一些。
功能列表处理函数
函数式函数尽管是用 C 实现的，但可能不是速度的最佳选择。虽然 C 实现提供了性能提升，但为 lambda 和其他 Python 函数设置 Python 堆栈帧的开销可能会抵消这些好处。内联执行操作，例如用列表理解代替映射或过滤器，通常会产生更快的结果。
在游戏开发中的应用
在复杂和复杂的环境中在使用 for 循环的游戏中绘制大型地图时，Python 中的微优化可能不足以消除延迟。相反，建议考虑切换到 C 编码。虽然 Python 优化技术可以带来性能提升，但它们的绝对潜力是有限的。为了显着提高速度，利用 C 的本机功能变得更具成本效益。
以上是哪种 Python 结构（列表推导式、函数式函数或 for 循环）可提供最佳性能，为什么？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
