python中用于循环操作的一行

对于循环代码，我有优化的问题：

我的代码如下：

total = 0
result = []
for test in testing:
    total += test.amount
    result.append({'category': test.category, 'value': test.amount})

我需要优化代码到一行。我正在尝试将代码更改为

total = 0 
result = [ {'category': test.category, 'value': test.amount} for test in testing]

但我无法优化整个操作

---

谢谢您的帮助。

关于您的代码的一些有趣的观察结果：

递增

总计

和构建

结果

列表是独立的

这两种操作都可以通过

本机python构造快速完成

result = [{'category': test.category, 'value': test.amount} for test in testing]
total = sum(d['value'] for d in result)

编辑以显示总计是通过循环一个dict列表并对每个dict的

值

键求和得到的

---

顺便说一下，这两行代码都是经过优化的python结构。

关于代码的一些有趣的观察：

递增

总计

和构建

结果

列表是独立的

这两种操作都可以通过

本机python构造快速完成

result = [{'category': test.category, 'value': test.amount} for test in testing]
total = sum(d['value'] for d in result)

编辑以显示总计是通过循环一个dict列表并对每个dict的

值

键求和得到的

---

顺便说一句，这两行代码都是经过优化的python结构。

我为您比较了几个变体：

from functime import functime


class test_class:

    def __init__(self, amt=10, cat='A'):

        self.amount = amt
        self.category = cat


def func_1(testing):

    total = 0
    result = []
    for test in testing:
        total += test.amount
        result.append({'category': test.category, 'value': test.amount})

    return


def func_2(testing):

    result = [{'category': test.category, 'value': test.amount} for test in testing]
    total = sum([i['value'] for i in result])

    return


def func_3(testing):

    result = [{'category': test.category, 'value': test.amount} for test in testing]
    total = sum([test.amount for test in testing])

    return


def func_4(testing):

    result, totals = [], []
    for test in testing:
        totals.append(test.amount)
        result.append({'category': test.category, 'value': test.amount})

    total = sum(totals)

    return


def func_5(testing):

    result = [{'category': test.category, 'value': test.amount} for test in testing]
    total = sum(test.amount for test in testing)

    return

为了节省空间，我将省略对函数和打印语句的调用：

--------------------
10 variables / 10000 iterations
--------------------

func_1: 0.0898552949414
func_2: 0.0572853889704
func_3: 0.0666673211647
func_4: 0.0676401432815
func_5: 0.0496420416234

--------------------
100 variables / 10000 iterations
--------------------

func_1: 0.371173584934
func_2: 0.310192364417
func_3: 0.330012053177
func_4: 0.53144825992
func_5: 0.377762000408

--------------------
1000 variables / 10000 iterations
--------------------

func_1: 3.60984478132
func_2: 3.05880308072
func_3: 3.29883265808
func_4: 4.98255212296
func_5: 3.36148284866

---

我为您选择了几个不同的时间进行比较：

from functime import functime


class test_class:

    def __init__(self, amt=10, cat='A'):

        self.amount = amt
        self.category = cat


def func_1(testing):

    total = 0
    result = []
    for test in testing:
        total += test.amount
        result.append({'category': test.category, 'value': test.amount})

    return


def func_2(testing):

    result = [{'category': test.category, 'value': test.amount} for test in testing]
    total = sum([i['value'] for i in result])

    return


def func_3(testing):

    result = [{'category': test.category, 'value': test.amount} for test in testing]
    total = sum([test.amount for test in testing])

    return


def func_4(testing):

    result, totals = [], []
    for test in testing:
        totals.append(test.amount)
        result.append({'category': test.category, 'value': test.amount})

    total = sum(totals)

    return


def func_5(testing):

    result = [{'category': test.category, 'value': test.amount} for test in testing]
    total = sum(test.amount for test in testing)

    return

为了节省空间，我将省略对函数和打印语句的调用：

--------------------
10 variables / 10000 iterations
--------------------

func_1: 0.0898552949414
func_2: 0.0572853889704
func_3: 0.0666673211647
func_4: 0.0676401432815
func_5: 0.0496420416234

--------------------
100 variables / 10000 iterations
--------------------

func_1: 0.371173584934
func_2: 0.310192364417
func_3: 0.330012053177
func_4: 0.53144825992
func_5: 0.377762000408

--------------------
1000 variables / 10000 iterations
--------------------

func_1: 3.60984478132
func_2: 3.05880308072
func_3: 3.29883265808
func_4: 4.98255212296
func_5: 3.36148284866

---

正如你所要求的那样，我知道如何在一条线上完成这一切。这肯定不是办法，但这里有几个选择：

def one_line():
    return [(a[0][0], a[1]) for a in [ (t, [tuple(t.append(t.pop()+test.amount) or te for te in [{'category': test.category, 'value': test.amount}])[0] for test in testing ]) for t in [[0]] ] ][0]

def one_line_alternative():
    return next(map(lambda a: (a[0].pop(),a[1]), [ (t, list(map(lambda test: next((t.append(t.pop()+test.amount)) or te for te in [{'category': test.category, 'value': test.amount}]), testing)) ) for t in [[0]] ]))

---

这里是一个与Evan Nowak最快答案的比较。我使用了10个变量，50000次迭代，以及Evan Nowak对10个变量的最快优化

One Line:  2.8529339203163353
One Line Alternative:  2.859311107199918
Evan Nowak's fastest optimization:  2.3440381323539983

---

所以，正如预期的那样，将所有内容放在一行上并不是一个好主意。

正如您所要求的，我想出了如何将所有内容放在一行上。这肯定不是办法，但这里有几个选择：

def one_line():
    return [(a[0][0], a[1]) for a in [ (t, [tuple(t.append(t.pop()+test.amount) or te for te in [{'category': test.category, 'value': test.amount}])[0] for test in testing ]) for t in [[0]] ] ][0]

def one_line_alternative():
    return next(map(lambda a: (a[0].pop(),a[1]), [ (t, list(map(lambda test: next((t.append(t.pop()+test.amount)) or te for te in [{'category': test.category, 'value': test.amount}]), testing)) ) for t in [[0]] ]))

---

这里是一个与Evan Nowak最快答案的比较。我使用了10个变量，50000次迭代，以及Evan Nowak对10个变量的最快优化

One Line:  2.8529339203163353
One Line Alternative:  2.859311107199918
Evan Nowak's fastest optimization:  2.3440381323539983

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---

因此，正如预期的那样，将所有内容放在一行不是一个好主意。

你需要描述你的问题，而不仅仅是说你有问题。具体一点，告诉我们你有什么想法tried@shafeen我需要优化代码到一行。我试图将代码更改为total=0 result=[{'category'：test.category，'value'：test.amount}用于测试中的测试]但无法优化操作total您在优化什么？你尝试过什么？你说的“优化代码到一行”是什么意思？在什么意义上优化？一行并不意味着它将是最优的。你需要描述你的问题，而不仅仅是说你有问题。具体一点，告诉我们你有什么想法tried@shafeen我需要优化代码到一行。我试图将代码更改为total=0 result=[{'category'：test.category，'value'：test.amount}用于测试中的测试]但无法优化操作total您在优化什么？您尝试过什么？什么意思是“将代码优化为一行”，在什么意义上进行优化？一行并不意味着它将是最优的。将

sum（test.amount for uuuuuu结果）

更改为

sum（[test.amount for uuuuuuuuuuuu结果]）

将加快函数的速度。您可以查看我的答案，查看计时结果。我现在明白了，我没有在我的答案中添加这些精确的比较，但在返回代码后，我的注释仍然是正确的（快了0.05秒）。+1检查您答案的完整性。我有点惊讶，我本以为在求和之前构建列表会带来一些开销。@XeroSmith我认为创建生成器并使用StopIteration异常停止它可能会有一些开销，如果不创建列表，所有这些都会发生。生成器对于减少使用的内存量非常有用，但看起来它们在速度方面效率不高。将

sum（test.amount for uuu结果）

更改为

sum（[test.amount for uuuuuu结果]）

将加快函数的速度。您可以查看我的答案，查看计时结果。我现在明白了，我没有在我的答案中添加这些精确的比较，但在返回代码后，我的注释仍然是正确的（快了0.05秒）。+1检查您答案的完整性。我有点惊讶，我本以为在求和之前构建列表会带来一些开销。@XeroSmith我认为创建生成器并使用StopIteration异常停止它可能会有一些开销，如果不创建列表，所有这些都会发生。生成器对于减少使用的内存量非常有用，但在速度方面似乎效率不高。有趣的是，您的示例测试让我尝试pip install functime not foundhey@Evan我刚刚更新了我的解决方案，它与其他解决方案相比表现如何？@XeroSmith将其更改为

sum（[d['value']对于结果中的d（）

仍然可以提高速度，就像我在评论中提到的那样earlier@KomangSuryadanafunctime只是我为TimeIt制作的一个包装器，它对您的make示例测试很有兴趣，让我尝试pip安装functime not foundhey@Evan我刚刚更新了我的解决方案，它对其他人的表现如何？@XeroSmith将其更改为

sum（[d['value']表示结果中的d]）

仍然可以提高速度，就像我在评论中提到的那样earlier@KomangSuryadanafunctime只是我为timeit做的一个包装