防止列表理解中的多次调用

Question

以下面的例子为例，我们可以看到 x.giveMyNum() 将被调用 4 次 - 3 次检查 myNum 的值，一次构建 return 的列表。你可能希望它只被调用 3 次，因为它是一个纯函数并且它的值不会改变。

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]

我知道你可以这样做来修复它：

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

但是有没有办法防止列表理解中的额外调用？

我不需要保留中间值。

Answer 1

您可以将它与生成器结合使用，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 ])

如果您喜欢功能代码，您可以映射或 itertools.imap 与 python2:

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

地图也更快使用 python3:

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

正则循环和调用方法的时间：

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

Answer 2

有可能，但可读性不强...

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

所以除非 giveMyNum() 很慢或不纯，否则我会避免它。

防止列表理解中的多次调用

Preventing multiple calls in list comprehension

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