单python列表理解中的两个赋值

例如：

a = [1,2,3]
x = [2*i for i in a]
y = [3*i for i in a]

如果a的大小很大，将列表理解合并为一个（如果可能）会更有效吗？如果是，你是如何做到的

大概

x,y = [2*i, 3*i for i in a]

这不管用。如果使用列表理解在计算效率上并不比使用普通for循环更高，也请告诉我。谢谢。

您希望与星形操作符一起使用来完成此操作

zip（）

通常将列表转换为成对列表，当像这样使用时，它会解压-将成对列表拆分为两个列表

>>> a = [1, 2, 3]
>>> x, y = zip(*[(2*i, 3*i) for i in a])
>>> x
(2, 4, 6)
>>> y
(3, 6, 9)

---

请注意，我不确定这在某种意义上是否真的更有效。

如果对效率有疑问，请使用timeit模块，它总是很容易使用：

import timeit

def f1(aRange):
    x = [2*i for i in aRange]
    y = [3*i for i in aRange]
    return x,y

def f2(aRange):
    x, y = zip(*[(2*i, 3*i) for i in aRange])
    return x,y

def f3(aRange):
    x, y = zip(*((2*i, 3*i) for i in aRange))
    return x,y

def f4(aRange):
    x = []
    y = []
    for i in aRange:
        x.append(i*2)
        y.append(i*3)
    return x,y

print "f1: %f" %timeit.Timer("f1(range(100))", "from __main__ import f1").timeit(100000)
print "f2: %f" %timeit.Timer("f2(range(100))", "from __main__ import f2").timeit(100000)
print "f3: %f" %timeit.Timer("f3(range(100))", "from __main__ import f3").timeit(100000)
print "f4: %f" %timeit.Timer("f4(range(100))", "from __main__ import f4").timeit(100000)

结果似乎一致地指出第一个选项是最快的

f1: 2.127573
f2: 3.551838
f3: 3.859768
f4: 4.282406

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后一个列表理解返回一个元组列表，然后尝试将其分配给一个元组，这就是失败的原因。您可以在以后将其展平为两个单独的列表，但我不能说哪一个更有效。您可以考虑将一个对列表转换为一对列表。@user1473483关于

x，y=[[a中I的2*I]，[a中I的3*I]]

？效率在这里并不重要（因为循环很便宜），但是如果

a

是一个只能使用一次的生成器，或者'xy=[（2*i，3*i）表示a中的i]'您可以使用生成器而不是列表理解

x，y=zip（*（（2*i，3*i）表示a中的i））

（如果有区别的话）@jadkik94因为你要用zip使用所有的值，所以几乎没有区别，尽管你说的是真的。@jadkik94似乎是最慢的选项，请检查我的答案。@Lattyware我真的很惊讶它居然能工作，打开发电机的包装。。。所以我想和大家分享：）结果是速度慢了一些：（@jadkik94:我相信与构建临时容器相比，生成器的主要优势在于它需要更少的内存。听起来这是永久性的内存与速度的权衡……这是一个非常好的观点。我认为第一种选择可能是最清晰和最快的。唯一的首选时间是如果

aRange

是一个耗尽的生成器，那么使用此方法可以避免使用

tee（）

或临时列表。