Pythonでの1行ステートメントの有用性

Question

ネストされたループでさえ、常に1行のループを使用していますか？私は、多くの人が "one-liners"を愛しているのを見ていますが、私にとっては、特に入れ子になったループについて言えば、時々読みにくいです。

これまでに見たネストループのほとんどは、1行につき79文字を超えています。

「one-liners」がコンパクトであれば何か別のものを提供しているかどうかを知りたいですか？おそらくメモリを少なくしますか？

Answer 1

はい、より多くのコードがC言語で実行される可能性があります（明示的なループでは、すべての即時ステップをインタプリタで利用できなければならない、ワンライナーリストの理解度が必要です）。

import timeit 


def f1(): 
    result = [] 
    for x in range(100): 
     for y in range(100): 
      result.append(x * y) 
    return result 


def f2(): 
    return [x * y for y in range(100) for x in range(100)] 


print('loop: ', timeit.timeit(f1, number=1000)) 
print('oneliner:', timeit.timeit(f2, number=1000)) 

結果（Pythonの3）：

loop: 1.2545137699926272 
oneliner: 0.6745600730064325 

Answer 2

1つのライナーに依存して、より効率的で読みやすいものもあります。

リストの理解の場合をとります。あなたがそうのようなループのためにそれを行うことができます[2,4,6,...,18,20]

：出力[1,2,3,...,9,10]
：入力2

を乗じた彼らの製品のリストあなたは1から10までのすべての数字を取るしたいとして出力することができます：

output = [] 
for i in range(1, 11): 
    output.append(i*2) 

それともリストの内包表記を使用することができます。

[i*2 for i in range(1,11)] 

あなたはリットルが表示されますistの理解は非常に速く、また非常に読みやすいです。

dictの理解、set comprehension、generatorの表現についても同じことが言えます。また、理解できる限り、map()とfilter()の使用を強く推奨します。

Answer 3

はいそのすべてが回避されるリスト内包で.appendメソッド呼び出し、メソッドのルックアップなどのオーバーヘッドもあります。これは良い習慣です。

通常、経験豊富なプログラマは、匿名関数（lambda：http://www.secnetix.de/olli/Python/lambda_functions.hawkを参照）を1行のループで使用することにより、パフォーマンスが向上します。

Answer 4

議論のため...彼らはすべて同じです。

「」リスト内包...喫煙ワンライナー... 「はB」と同じことができますが、リストの内包内の注釈を提供することができます...それは技術的にはまだワンライナー 'ですc 'は従来のアプローチです。 スピードが懸念される場合は、同じ仕事の日を外で実行するのでなければスピードがあまり心配されず、実行には本当に時間がかかります。あなたがマイクロ秒またはナノ秒に話しているときのスピードを比較することは、学問的な関心があるかもしれませんが、大部分のユーザーには影響しません。 私はいつもコードのコンパクトさよりも表現の明快さに投票します。

a = [i**2 for i in range(20) if i > 5 and i < 10] 

b = [i**2    # do this 
    for i in range(20) # using these 
    if (i > 5) and  # where this and 
     (i < 10)  # this is good 
    ] 

c = [] 
for i in range(20): 
    if (i > 5) and (i < 10): 
     c.append(i**2) 

EDIT数値の範囲の生成物を製造する与えられた例では、onelinerが問題である必要はないことが、良好な指標であるが、この方法は、結果を得るために使用されます。私は、10個の値を使って製品を決定する方法を説明します...あなたが好きなら100で試してみてください。フルフォーマットでやるが、必要ならばすべてをオンライナーに減らすことができる（インポートは除外）。

>>> import numpy as np 
>>> a = np.arange(10) 
>>> b = np.arange(10).reshape(10,1) 
>>> a 
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) 
>>> b 
array([[0], 
     [1], 
     [2], 
     [3], 
     [4], 
     [5], 
     [6], 
     [7], 
     [8], 
     [9]]) 
>>> a*b 
array([[ 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], 
     [ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], 
     [ 0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18], 
     [ 0, 3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27], 
     [ 0, 4, 8, 12, 16, 20, 24, 28, 32, 36], 
     [ 0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45], 
     [ 0, 6, 12, 18, 24, 30, 36, 42, 48, 54], 
     [ 0, 7, 14, 21, 28, 35, 42, 49, 56, 63], 
     [ 0, 8, 16, 24, 32, 40, 48, 56, 64, 72], 
     [ 0, 9, 18, 27, 36, 45, 54, 63, 72, 81]]) 

またはワンライナー

>>> out = np.arange(10) * np.arange(10).reshape(10,1) 

として、そしてもちろん、私が示されている完全な表現なしでこれを行うための組み込み関数があります。

スピードがすべてではありません。コードを明確にし、適切なツールを選択することがまず必要です。