タプルからリストへの変換の動作を理解する：list（t）または[* t]は良いですか？

Question

以下のように私はタプルをした：私はそれをリストに変換したい

t=(1,2,3,4,5,6) 

l=list(t) 

のまっすぐな方法があるが、以下には、より多くのであれば、私は理解したかったです、非効率的な場合は、どのような方法で？

l=[*t] 

list(tuple)対任意のオーバーヘッドを持って開梱し、リストに戻ってそれを梱包場合、これは理解するよりです。

2つのベンチマークを行い、ここに結果を投稿しますが、誰かがある程度の洞察力を払うことができれば、それは素晴らしいことでしょう。

Answer 1

timeitとdisモジュールでは、これを確認するのはかなり簡単です。私は一緒にこのスクリプトを平手打ち：

import timeit 
import dis 

def func(t): 
    return list(t) 

def unpack(t): 
    return [*t] 

def func_wrapper(): 

    t = (1,2,3,4,5,6) 
    func(t) 

def unpack_wrapper(): 

    t = (1,2,3,4,5,6) 
    unpack(t) 

print("Disassembly with function:") 
print(dis.dis(func)) 

print("Dissassembly with unpack:") 
print(dis.dis(unpack)) 

print("Func time:") 
print(timeit.timeit(func_wrapper, number=10000)) 
print("Unpack time:") 
print(timeit.timeit(unpack_wrapper, number=10000)) 

と実行、それはこの出力を示しています

Disassembly with function:      
    5   0 LOAD_GLOBAL    0 (list) 
       2 LOAD_FAST    0 (t) 
       4 CALL_FUNCTION   1  
       6 RETURN_VALUE      
None            
Dissassembly with unpack:       
    8   0 LOAD_FAST    0 (t) 
       2 BUILD_LIST_UNPACK  1  
       4 RETURN_VALUE      
None            
Func time:          
0.002832347317420137        
Unpack time:          
0.0016913349487029865 

分解は、関数法の解体は、開梱方法上の1つの追加の関数呼び出しが必要であることを示しています。タイミングの結果は、期待どおり、組み込み演算子を使用した場合の関数呼び出しのオーバーヘッドが実行時間の大幅な増加を引き起こすことを示しています。

実行時間だけでは、アンパックはより効率的です。しかし、実行時間は方程式の1つの部分に過ぎないことに注意してください。これは読みやすさと場合によってはメモリ消費（ベンチマークするのが難しい）とのバランスをとる必要があります。ほとんどの場合、読むのが簡単であるため、関数を使うことをお勧めします。このコードが頻繁に（長時間実行されているループのように）実行されている場合は、アンパック方法に切り替えるだけです。とがスクリプトのクリティカルパスにあります。