Python基础教程：列表推导式对比For循环执行效率.pdf
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2023-06-12
04:04:54
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Python基础教程：列表推导式对⽐For循环执⾏效率
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：
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：
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：
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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：
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：
总结对⽐：
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。
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