Python 两种铸造工艺的性能比较

我正在从一个文件中读取行，并希望将它们转换为整数列表。该文件有一百万行。因此，我只是想知道哪个过程会使它更快。例如，

lst=['10'，'12'，'31'，'41'，'15']

是从文件中读取的当前行。 我可以使用地图功能进行铸造，比如-

lst1=map（int，lst）

或者使用for函数，比如-

lst2=[int（x）表示lst中的x]

哪种方法最有效、最快？

[int（x，10）for x in lst]

至少比您的两种方法快得多：

>>> from timeit import timeit
>>> setup = "lst = ['10','12','31','41','15']"

>>> timeit('map(int, lst)', setup)
4.454881024529442

>>> timeit('[int(x) for x in lst]', setup)
4.7153410495946275

>>> timeit('[int(x, 10) for x in lst]', setup)
1.6508196962672343

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使用Python2.7.11进行测试（我假设您使用Python2，因为否则您的

lst1=map（…）

会有误导性）。

除非每个列表都很长，否则map不会更快，您如何将文件内容读入每个列表？同时，每个实现的时间安排也会回答您的问题，这样您就可以自己回答这个问题了。这叫一个<代码>映射和列表理解将具有类似的性能。无论如何，文件I/O可能是瓶颈。我建议您使用“for”进行阅读，列表不长，仅限10-15个整数。map返回生成器对象（不会一次计算所有值）。在你的例子中，如果你的列表很小，就使用压缩列表。谢谢。我真的很感激。在Python3上，我看到了微不足道的性能差异。事实上，我得到的最初理解是稍微快一点，实际上

list（map（int，lst））

是最快的方法，同样，也只是稍微快一点。这是Python2

int

中的一个问题，在Python3中得到了修复吗？@juanpa.arrivillaga是的，在Python3中，我也得到了微小的差异，都得到了1.25秒左右的时间。我不知道为什么Python2和Python3之间有这么大的不同。我只是从一些“为什么float比int快”的线程中知道explicit-base-10的“技巧”，也许你可以在那里找到更多的解释。