ในกรณีที่คุณสงสัยเกี่ยวกับประสิทธิภาพของวิธีการต่าง ๆ ต่อไปนี้เป็นเวลา:
In [1]: words = [str(i) for i in range(10000)]
In [2]: %timeit replaced = [w.replace('1', '<1>') for w in words]
100 loops, best of 3: 2.98 ms per loop
In [3]: %timeit replaced = map(lambda x: str.replace(x, '1', '<1>'), words)
100 loops, best of 3: 5.09 ms per loop
In [4]: %timeit replaced = map(lambda x: x.replace('1', '<1>'), words)
100 loops, best of 3: 4.39 ms per loop
In [5]: import re
In [6]: r = re.compile('1')
In [7]: %timeit replaced = [r.sub('<1>', w) for w in words]
100 loops, best of 3: 6.15 ms per loop
ดังที่คุณสามารถเห็นรูปแบบง่าย ๆ ความเข้าใจในรายการที่ยอมรับนั้นเร็วที่สุด แต่ดูต่อไปนี้:
In [8]: %timeit replaced = [w.replace('1', '<1>').replace('324', '<324>').replace('567', '<567>') for w in words]
100 loops, best of 3: 8.25 ms per loop
In [9]: r = re.compile('(1|324|567)')
In [10]: %timeit replaced = [r.sub('<\1>', w) for w in words]
100 loops, best of 3: 7.87 ms per loop
สิ่งนี้แสดงให้เห็นว่าสำหรับการทดแทนที่ซับซ้อนยิ่งขึ้นการเรียบเรียง reg-exp ล่วงหน้า (เหมือนใน9-10
) จะเร็วขึ้น (มาก) มันขึ้นอยู่กับปัญหาของคุณและส่วนที่สั้นที่สุดของ reg-exp
resname = [name.replace('DA', 'ADE').replace('DC', 'CYT').replace('DG', 'GUA').replace('DT', 'THY') for name in ncp.resname()]