반복기에서 요소 목록을 만들려면 어떻게 해야 합니까(반복기를 목록으로 변환)?

반복기에서 요소 목록을 만들려면 어떻게 해야 합니까(반복기를 목록으로 변환)?

반복기가 지정user_iterator생성된 객체의 목록을 반복기에 어떻게 반복할 수 있습니까?

다음 코드가 있습니다. 작동하는 것 같습니다.

user_list = [user for user in user_iterator]

하지만 더 빠르고, 더 좋고, 더 정확한 것이 있을까요?

list(your_iterator)

파이썬 3.5부터 사용할 수 있습니다.*반복 가능한 포장 풀기 작업자:

user_list = [*your_iterator]

하지만 그것을 하는 비단결적인 방법은 다음과 같습니다.

user_list  = list(your_iterator)

@Robino는 타당한 테스트를 추가할 것을 제안했습니다. 따라서 다음은 반복기를 목록으로 변환하는 세 가지 가능한 방법(아마도 가장 많이 사용되는 방법) 사이의 간단한 벤치마크입니다.

1. 형식 생성자별

   list(my_iterator)

2. 짐을 풀어서

   [*my_iterator]

3. 목록 이해력을 사용하여

   [e for e in my_iterator]

simple_bechmark 라이브러리를 사용해 왔습니다.

from simple_benchmark import BenchmarkBuilder
from heapq import nsmallest

b = BenchmarkBuilder()

@b.add_function()
def convert_by_type_constructor(size):
    list(iter(range(size)))

@b.add_function()
def convert_by_list_comprehension(size):
    [e for e in iter(range(size))]

@b.add_function()
def convert_by_unpacking(size):
    [*iter(range(size))]


@b.add_arguments('Convert an iterator to a list')
def argument_provider():
    for exp in range(2, 22):
        size = 2**exp
        yield size, size

r = b.run()
r.plot()

보시다시피, 생성자에 의한 변환과 언팩에 의한 변환 사이에는 차이를 만들기가 매우 어렵습니다. 목록 이해에 의한 변환은 "가장 느린" 접근 방식입니다.

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다음과 같은 간단한 스크립트를 사용하여 여러 Python 버전(3.6, 3.7, 3.8, 3.9)에서도 테스트를 수행했습니다.

import argparse
import timeit

parser = argparse.ArgumentParser(
    description='Test convert iterator to list')
parser.add_argument(
    '--size', help='The number of elements from iterator')

args = parser.parse_args()

size = int(args.size)
repeat_number = 10000

# do not wait too much if the size is too big
if size > 10000:
    repeat_number = 100


def test_convert_by_type_constructor():
    list(iter(range(size)))


def test_convert_by_list_comprehension():
    [e for e in iter(range(size))]


def test_convert_by_unpacking():
    [*iter(range(size))]


def get_avg_time_in_ms(func):
    avg_time = timeit.timeit(func, number=repeat_number) * 1000 / repeat_number
    return round(avg_time, 6)


funcs = [test_convert_by_type_constructor,
         test_convert_by_unpacking, test_convert_by_list_comprehension]

print(*map(get_avg_time_in_ms, funcs))

스크립트는 주피터 노트북(또는 스크립트)의 하위 프로세스를 통해 실행되고, 크기 매개 변수는 명령줄 인수를 통해 전달되며 스크립트 결과는 표준 출력에서 가져옵니다.

from subprocess import PIPE, run

import pandas

simple_data = {'constructor': [], 'unpacking': [], 'comprehension': [],
        'size': [], 'python version': []}


size_test = 100, 1000, 10_000, 100_000, 1_000_000
for version in ['3.6', '3.7', '3.8', '3.9']:
    print('test for python', version)
    for size in size_test:
        command = [f'python{version}', 'perf_test_convert_iterator.py', f'--size={size}']
        result = run(command, stdout=PIPE, stderr=PIPE, universal_newlines=True)
        constructor, unpacking,  comprehension = result.stdout.split()
        
        simple_data['constructor'].append(float(constructor))
        simple_data['unpacking'].append(float(unpacking))
        simple_data['comprehension'].append(float(comprehension))
        simple_data['python version'].append(version)
        simple_data['size'].append(size)

df_ = pandas.DataFrame(simple_data)
df_

당신은 여기서 제 노트 전체를 가져올 수 있습니다.

대부분의 경우, 제 테스트에서는 포장을 푸는 것이 더 빠르다는 것을 보여주지만, 그 차이가 너무 작기 때문에 결과가 실행에서 실행으로 바뀔 수 있습니다.다시 말하지만, 이해 접근법이 가장 느립니다. 사실 다른 두 가지 방법은 최대 60% 더 빠릅니다.

언급URL : https://stackoverflow.com/questions/3790848/how-can-i-create-a-list-of-elements-from-an-iterator-convert-the-iterator-to-a