防止列表理解中的多个调用

Question

使用下面的示例,我们可以看到x.giveMyNum()将被调用4次 - 3次以检查myNum的值,并且一次构造要返回的列表.您可能希望它只被调用3次,因为它是一个纯函数,它的值不会改变.

列表理解版本:

class test(object):
    def __init__(self,myNum):
        self.myNum=myNum
    def giveMyNum(self):
        print "giving"
        return self.myNum
q=[test(x) for x in range(3)]
print [x.giveMyNum() for x in q if x.giveMyNum()>1]

我知道你可以做这样的事情来解决它:

ret=[]
for x in q:
    k=x.giveMyNum()
    if k>1:
        ret.append(k)

但有没有办法阻止列表理解中的额外调用？

我不需要保留中间值.

Answer 1

你可以将它与生成器结合起来，但我会坚持使用常规循环。

print([n for n in (x.giveMyNum() for x in q) if n  > 1 ])

如果你喜欢函数式代码，你可以itertools.imap使用 python2 来映射或：

print([n for n in map(test.giveMyNum, q) if n > 1 ])

使用 python2 和 imap 比 gen exp 更快：

In [8]: q = [test(x) for x in range(10000)]

In [9]: timeit [ n for n in imap(test.giveMyNum, q) if n > 1]
1000 loops, best of 3: 1.94 ms per loop

In [10]: timeit [n for n in (x.giveMyNum() for x in q) if n  > 1 ]
100 loops, best of 3: 2.56 ms per loop

使用 python3 地图也更快：

In [2]: timeit [ n for n in map(test.giveMyNum, q) if n > 1]
100 loops, best of 3: 2.23 ms per loop

In [3]: timeit [n for n in (x.giveMyNum() for x in q) if n  > 1 ]
100 loops, best of 3: 2.93 ms per loop

常规循环和调用方法的时机：

In [8]: timeit [x.giveMyNum() for x in q if x.giveMyNum()>1]
100 loops, best of 3: 3.59 ms per loop

In [9]: %%timeit
ret=[]
for x in q:
    k=x.giveMyNum()
    if k>1:
        ret.append(k)
   ...: 
100 loops, best of 3: 2.67 ms per loop

Python3：

In [2]: %%timeit
ret=[]
for x in q:
    k=x.giveMyNum()
    if k>1:
        ret.append(k)
   ...: 
100 loops, best of 3: 2.84 ms per loop

In [3]: timeit [x.giveMyNum() for x in q if x.giveMyNum()>1]

100 loops, best of 3: 4.08 ms per loop