有效地建立数字和列表的列表理解

Question

我有一个函数列表。每个函数可以 return 一个浮点数或 2 个浮点数的列表。我需要使用列表理解来构建一个简单的结果列表。出于效率原因，我需要使用一次迭代来构建结果。出于同样的原因，for 循环不是一个选项（这是我的信念......这是正确的吗？）。

输入：

funcs=[[function_1, arguments_function_1],[function_2,arguments_function_2]...[function_n, arguments_function_n]

其中 function_j 是先前定义的函数。 arguments_function_j 是 funtion_j.

的参数列表

暂定电话：

results=[f[0](f[1]) for f in funcs]

上述调用在句法上是正确的，但 return 结果不是我需要的格式。事实上，假设第四个函数 return 是一个列表，最终结果将是

[1,2,3,[4,5],6] instead of  [1,2,3,4,5,6] as I need

我尝试了以下方法：

results=[f[0](f[1]) if type(f[0](f[1]))==float\ 
else f[0](f[1])[0],f[0](f[1])[1]\
for f in funcs]

但是 f[0](f[1])[0],f[0](f[1])[1] 部分在语法上不正确。它应该放在方括号之间，但那样并不能解决问题。

有什么提示吗？提前致谢

Answer 1

您只需要链接您的值，而不是

results=[f[0](f[1]) for f in funcs]

就这样

import itertools
result = list(itertools.chain.from_iterable(f[0](f[1]) for f in funcs))

（这将使您的结果列表变平，包裹在 list 中以强制迭代）

另请参阅：Making a flat list out of list of lists in Python

Answer 2

您可以使用辅助函数通过推导来创建它，但不要忘记将它与循环进行计时，看看您是否真的获得了性能。

import collections
def sequencify(x):
  return x if isinstance(x, collections.Sequence) else (x,)
results = [x for (f, a) in funcs for x in sequencify(f(a))]

您还可以测试将 sequencify 更改为您的特定用例是否会使其更快，例如

sequencify = lambda x: (x,) if type(f) == float else x

但是，事实上，如果您正在寻找性能，请考虑将函数修改为 return 具有 1 个浮点数的元组，而不仅仅是一个浮点数，这样您就不需要昂贵的类型检查，并且可以使用标准列表展平技术：

results = [x for (f, a) in funcs for x in f(a)]

编辑 - 我的快速测试表明 returning 浮点数元组比浮点数列表快将近 25%：

$ python3 -m timeit -s 'import random; funcs=[ (random.choice([lambda a: [a], lambda a: [a,a]]),random.random()) for i in range(10000) ]' 'result=[x for (f, a) in funcs for x in f(a)]'
100 loops, best of 3: 2.98 msec per loop

$ python3 -m timeit -s 'import random; funcs=[ (random.choice([lambda a: (a,), lambda a: (a,a)]),random.random()) for i in range(10000) ]' 'result=[x for (f, a) in funcs for x in f(a)]'
100 loops, best of 3: 2.27 msec per loop

有效地建立数字和列表的列表理解

Efficiently build a list comprehnsion of numbers and lists

python

list

processing-efficiency

python-2.7