सूची की समझ बनाम मानचित्र

हाय, हैब्र। अक्सर जब दृश्यों के साथ काम करते हैं, तो सवाल उनके निर्माण का होता है। इसका उपयोग सूची समावेशन (सूची समझ) का उपयोग करने के लिए किया जाता है, और पुस्तकों में अंतर्निहित मानचित्र फ़ंक्शन के अनिवार्य उपयोग के बारे में चिल्लाते हैं।

इस लेख में, हम अनुक्रम के साथ काम करने, प्रदर्शन की तुलना करने, और यह भी निर्धारित करते हैं कि किन स्थितियों में दृष्टिकोण बेहतर है।

सूची की समझ

सूची शामिल करना एक सूची बनाने वाला तंत्र है जिसे पायथन में बनाया गया है। उसका एक ही काम है - सूची बनाना। सूची समावेशन आने वाले मूल्यों को परिवर्तित करने (फ़िल्टर करने) को किसी भी प्रकार से एक सूची बनाता है।

0 से 9 तक की संख्याओं के वर्गों की सूची बनाने के लिए एक साधारण सूची को शामिल करने का एक उदाहरण:

squares = [x*x for x in range(10)] 

परिणाम:

 [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] 

नक्शा

मानचित्र भाषा में निर्मित एक फ़ंक्शन है। यह पहले पैरामीटर के रूप में एक फ़ंक्शन को स्वीकार करता है, और दूसरे के रूप में एक चलने योग्य ऑब्जेक्ट। एक जनरेटर (पायथन 3.x) या एक सूची (पायथन 2.x) लौटाता है। मैं पायथन 3 चुनूंगा।

0 से 9 तक संख्याओं के वर्गों की सूची बनाने के लिए मानचित्र फ़ंक्शन को कॉल करने का एक उदाहरण:

 squares = list(map(lambda x: x*x, range(10))) 

परिणाम:

 [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] 

प्रदर्शन की तुलना

बिना कार्यों के निर्माण

एक प्रयोग के रूप में, हम 0 से 9,999,999 तक अंतराल से संख्याओं के वर्गों पर विचार करेंगे:

 python -m timeit -r 10 "[x*x for x in range(10000000)]" python -m timeit -r 10 "list(map(lambda x: x*x, range(10000000)))" 

परिणाम:

 1 loop, best of 10: 833 msec per loop 1 loop, best of 10: 1.22 sec per loop 

जैसा कि आप देख सकते हैं, सूची बोध विधि लगभग 32% तेजी से काम करती है। असंतुष्ट होने के कारण पूर्ण उत्तर प्राप्त करना संभव नहीं है, क्योंकि मानचित्र फ़ंक्शन "अपने काम के विवरण को छिपाने के लिए लगता है"। लेकिन सबसे अधिक संभावना है कि लैम्बडा फ़ंक्शन के लगातार कॉल के कारण, जिसके अंदर वर्ग गणना पहले से ही की जा रही है। सूची समझ के मामले में, हमें केवल वर्ग की गणना करने की आवश्यकता है।

सुविधाओं के साथ बनाएँ

तुलना के लिए, हम संख्याओं के वर्गों पर भी विचार करेंगे, लेकिन गणना अब फ़ंक्शन के अंदर होगी:

 python -m timeit -r 10 -s "def pow2(x): return x*x" "[pow2(x) for x in range(10000000)]" python -m timeit -r 10 -s "def pow2(x): return x*x" "list(map(pow2, range(10000000)))" 

परिणाम:

 1 loop, best of 10: 1.41 sec per loop 1 loop, best of 10: 1.21 sec per loop 

इस बार स्थिति उलट है। मानचित्र विधि 14% तेज थी। इस उदाहरण में, दोनों विधियाँ समान स्थिति में हैं। दोनों को वर्ग की गणना करने के लिए एक फ़ंक्शन को कॉल करना होगा। हालांकि, मानचित्र फ़ंक्शन के आंतरिक अनुकूलन इसे बेहतर परिणाम दिखाने की अनुमति देते हैं।

क्या चुनना है?

नीचे सही विधि चुनने का नियम है:



इस नियम के अपवाद हो सकते हैं, लेकिन ज्यादातर मामलों में यह आपको सही विकल्प बनाने में मदद करेगा!

नक्शा "सुरक्षित" है?

कई लोग मानचित्र के उपयोग का आग्रह क्यों करते हैं। तथ्य यह है कि कुछ मामलों में मानचित्र वास्तव में सूची समझ से अधिक सुरक्षित है।

उदाहरण के लिए:

 symbols = ['a', 'b', 'c'] values = [1, 2, 3] for x in symbols: print(x) squared = [x*x for x in values] #  . "x"   "for"  print(x) 

कार्यक्रम का आउटपुट निम्नानुसार होगा:

 a 3 b 3 c 3 

अब मानचित्र का उपयोग करते हुए समान कोड को फिर से लिखें:

 symbols = ['a', 'b', 'c'] values = [1, 2, 3] for x in symbols: print(x) squared = map(lambda x: x*x, values) #  ,     print(x) 

निष्कर्ष:

 a a b b c c 

सबसे अधिक चौकस पहले से ही मानचित्र का उपयोग करने के सिंटैक्स से नोटिस किया जा सकता है कि यह पायथन 2 है। वास्तव में, दूसरे अजगर में ओवरराइटिंग चर के साथ इसी तरह की समस्या थी। हालाँकि, पायथन 3 में, यह समस्या ठीक हो गई है और अब प्रासंगिक नहीं है।

ऊपर वर्णित उदाहरण समान परिणाम दिखाएंगे। यह भी लग सकता है कि यह एक बेवकूफ गलती है और आप इस तरह की गलती कभी नहीं करेंगे, हालांकि, यह तब हो सकता है जब आपने बस दूसरे ब्लॉक से एक आंतरिक लूप के साथ कोड का एक ब्लॉक स्थानांतरित किया। इस तरह की गलती आपको इसे ठीक करने के लिए बहुत समय और तंत्रिकाओं को खर्च कर सकती है।

निष्कर्ष

तुलना से पता चला कि प्रत्येक विधि अपनी स्थिति में अच्छी है।

• यदि आपको एक बार में सभी गणना किए गए मानों की आवश्यकता नहीं है (या शायद उन्हें बिल्कुल भी ज़रूरत नहीं है), तो आपको नक्शे का विकल्प चुनना चाहिए। इसलिए, आवश्यकतानुसार, आप जेनरेटर से डेटा के एक हिस्से का अनुरोध करेंगे, जबकि बड़ी मात्रा में मेमोरी (पायथन 3) को बचाते हुए, पायथन 2 में, इसका कोई मतलब नहीं है, क्योंकि नक्शा एक सूची देता है)।
• यदि आपको एक बार में सभी मानों की गणना करने की आवश्यकता है और गणना का उपयोग बिना कार्यों के किया जा सकता है, तो आपको सूची समझ की दिशा में एक विकल्प बनाना चाहिए। जैसा कि प्रयोगों के परिणामों द्वारा दिखाया गया है - प्रदर्शन में इसका एक महत्वपूर्ण लाभ है।

पुनश्च: यदि मुझे कुछ याद आया है, तो मुझे टिप्पणियों में आपके साथ चर्चा करने में खुशी होगी।