Python 3.x 如何在python中使用一个生成器创建两个列表

我试图从一个只有一个生成器的基本列表创建两个单独的列表，但不知道如何做

这就是我的想法，我想知道是否有一种方法可以在下面创建列表的b和c，同时只循环a一次

a=[[1,2,3,4]，[5,6,7,8]，[9,10,11,12]]

b=[x[：2]表示a中的x]

c=[x[2:]表示a中的x]

我之前做的只是通过a使用for循环，每次迭代都不断地将x[：2]，x[2:]附加到b，c，但在使用timeit模块后，我发现使用生成器实际上更快，所以我继续使用两个独立的生成器，但是在上面的python代码中使用timeit之后，它似乎和生成器之前一样慢。我怀疑这是因为我现在重复了两次列表a

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基本上，我的问题是，在给定二维列表的情况下，创建b和c的最有效方法是什么？对于我的应用程序，基本列表a非常大，因此我需要它尽可能高效；DR：我建议在做任何优化之前（如果你真的认为你需要的话）继续使用列表理解和基准

我尝试了四种方法：

使用循环：

def use_loop(a):
    b = []
    c = []
    for item in a:
        b.append(item[:2])
        c.append(item[2:])
    return (b,c)

使用列表理解两次：

def use_comprehension(a):
    b = [x[:2] for x in a]
    c = [x[2:] for x in a]
    return (b,c)

在zip中使用列表理解

def use_comprehension_with_zip(a):
    data = [[], []]
    b, c = zip(*[(x[:2], x[2:]) for x in a])
    return (list(b),list(c))

使用线程是多余的，它肯定会增加你的时间

def get_shorter_list(a, index, ans):
    if index == 0:
        for item in a:
            ans.append(item[:2])
    else:
        for item in a:
            ans.append(item[2:])

def use_threads(a):
    b = []
    c = []
    data = {0:b, 1:c}
    threads = []
    for x in range(2):
        thread = threading.Thread(target = get_shorter_list, args=(a, x, data.get(x)))
        thread.start()
        threads.append(thread)

    for thread in threads:
        thread.join()

    return (b,c)

然后我用timeit来做这三种方法

function_list = [
                use_loop,
                use_comprehension,
                use_comprehension_with_zip,
                use_threads
                ]

assert use_loop(a) == use_comprehension(a) == use_comprehension_with_zip(a) == use_threads(a)

for function in function_list:
    print(f'Time taken by {function.__name__}: {timeit.timeit("function(a)", globals = globals(), number = 10000)}')

这并没有因为使用列表理解而表现出巨大的退化，为了清晰、简洁和快速，我一直喜欢使用列表理解

Time taken by use_loop: 0.01102178400469711
Time taken by use_comprehension: 0.011585937994823325
Time taken by use_comprehension_with_zip: 0.0187399349961197
Time taken by use_threads: 2.036599840997951

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我认为您应该最终使用Numpy（使用Numpy 2D切片）。如果我理解正确，列表a和b包含相同的数据，因此使用生成器创建第一个列表，然后将列表a复制到列表b。