这两种方案 - lambda 和循环 - Python 有什么区别？

Question

我想计算一个范围内所有偶数的总和。我有两个解决方案，但我不太确定每个方案的优缺点。哪个方案更好呢？

import sys
domain = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
Cal1 = sum(filter(lambda n : n % 2 == 0, domain))
Cal2 = sum([n for n in domain if n % 2 == 0])
sys.stdout.write("Cal1 = {0}\n".format(Cal1))
sys.stdout.write("Cal2 = {0}\n".format(Cal2))

Answer 1

赞同其他很棒的回答。

额外补充：生成器表达式的速度更快...

$ python -m timeit -s 'L = xrange(10)' 'sum(filter(lambda n: n % 2 == 0, L))'
100000 loops, best of 3: 3.59 usec per loop

$ python -m timeit -s 'L = xrange(10)' 'sum(n for n in L if n % 2 == 0)'
100000 loops, best of 3: 2.82 usec per loop

关于timeit的文档。

Answer 2

这里是一个稍旧的Mac笔记本上不同版本的运行速度：

$ py26 -mtimeit -s'domain = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]' 'sum(filter(lambda n : n % 2 == 0, domain))'
100000 loops, best of 3: 4.41 usec per loop
$ py26 -mtimeit -s'domain = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]' 'sum([n for n in domain if n % 2 == 0])'
100000 loops, best of 3: 2.69 usec per loop
$ py26 -mtimeit -s'domain = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]' 'sum(n for n in domain if n % 2 == 0)'
100000 loops, best of 3: 2.86 usec per loop

需要注意的是，虽然生成表达式（genexp）版本看起来更酷，但列表推导（listcomp）实际上稍微快一点（不过这个速度差别不大，除非你在优化一个非常紧凑的循环代码；-）。像往常一样，基于lambda的版本明显慢很多，正如其他人提到的那样——在Python中，lambda有点像“贫穷的亲戚”；-（（不过定义的函数在这里表现也不会好太多））

Answer 3

第二种方法其实应该用生成器，而不是列表推导式，因为你并不需要创建一个列表来计算生成器的输出总和。

Cal2 = sum(n for n in domain if n % 2 == 0)

这是一种现在更受欢迎的（也就是“pythonic”）做法。

• 使用列表推导式（就是包含[]的那种，你原来的Cal2）是不太好的选择，因为它实际上会构造一个列表对象来返回，这样会增加额外的开销。

• 使用filter（你的Cal1）其实和生成器是一样的（没有[]的版本），但需要多打一些字，而且可读性没有直接用生成器表达式（我上面发的代码）那么好。