オブジェクトのリストを更新するループを高速化

Question

できるだけ早く、Pythonでオブジェクトのリストを更新したいと思います。私が今やっているが、次のコードで実証される：私の更新（）関数のforループ

from bokeh.models.sources import ColumnDataSource 
from random import randint 

n = 10 
m = 50 
sources = [] 
for i in range(n): 
    # all list elements have similar structure 
    sources.append(ColumnDataSource(data=dict(x=range(m), y=range(m), count=[0]))) 

def some_function(): 
    # do some computation 
    return [randint(0, m) for i in xrange(n)] 

def update(): 
    # this function is called every 20ms 
    for s in sources: 
     s.data = dict(x=some_function(), y=s.data['y'], count=[s.data['count'][0]+1]) 

ザ・は時間がかかりすぎます。私は更新するリストがたくさんあり、関数は20ミリ秒ごとに呼び出されます。場合によってはupdate（）関数の実行に20ms以上かかることがあります。

私の現在の研究では、リストの補完はforループよりもはるかに高速ですが、私の場合は使用できません。のような：

#not working code 
sources = [dict(x=.., y=.., count=..) for s.data in sources] 

Answer 1

確かにそれは速くなることは確かです。

sources = [ColumnDataSource(data=dict(x=some_function(), y=s.data['y'], count=[s.data['count'][0] + 1]) for s in sources] 

同じオブジェクトを使用する必要がある場合は、機能しません。

Answer 2

initial forループと更新関数の両方にリストの理解を使用できます。

sources = [ColumnDataSource(data=dict(x=range(m), y=range(m), count=[0]) for i in range(n)] 

更新ループ：forループ

初期{'key': 'value, ...}表記と辞書を初期化

s_updated = [ColumnDataSource(data=dict(x=some_function(), y=s.data['y'], count=[s.data['count'][0]+1])) for s in sources] 

Answer 3

がdict()を使用するよりも高速ですので、私はそれを使用したい：

timeit.timeit('{"a": 1, "b": 2}', number=1000000) 
0.1645284985700215 

timeit.timeit('dict(a=1, b=2)', number=1000000) 
0.4730025877568096 

結果：

def update(): 
    # this function is called every 20ms 
    for s in sources: 
     s.data = {'x': some_function(), 'y': s.data['y'], 'count': [s.data['count'][0]+1]} 

そして、この「カウント」はなぜリストですか？整数で十分です。