Pythonでfor文とlambdaの書き方＆速度を比較してみた - 周回遅れでIT業界デビューしたプロジェクトマネージャーのブログ

こんにちは。もうそろそろ一年も終わりですね。
私はいろいろ環境が激変した年でした。
皆様にとっては、今年はどんな年でしたか？

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Pythonでlambdaを使おう

できるだけ簡潔で高速なコードを書けるようになりたくて、lambdaをおさらいしました。そこで、まずはfor文とlambdaで同じ処理を書いて比較してみました。

map() ... すべての要素に処理を行う

# for文
xlist = []
for x in range(1,5):
    xlist.append(x * 2)
# [2,4,6,8]


# lambda
list(map(lambda x: x * 2, range(1,5)))
# [2,4,6,8]

filter() ... 条件に一致する要素のみ抽出する

# for文
xlist = []
for x in range(10,20):
    if x % 2 is 1:
        xlist.append(x)
# [11,13,15,17,19]


# lambda
list(filter(lambda n: n % 2 is 1, range(10,20)))
# [11,13,15,17,19]

reduce() ... 全部まとめて1つにする

# reduce関数はpython3ではグローバル名前空間から取り除かれてしまったので、
# functoolsというモジュールをインポートする
from functools import reduce


# for文
x = 0
for i in range(0,20):
    x = x + i
# 190


# lambda
reduce(lambda ans, x: ans + x, range(0,20))
# 190

結果として出てくるものはそれぞれ同じなのですが、途中の書き方が全然が違う！

ちなみに速度は？

以下の方法で比較しました。

# 「x * 2」を1億回まわしてリストを返す処理

# 動作時間を比較
import time

# for文で処理した場合
now = time.time()
xlist = []
for x in range(100000000):
    xlist.append(x * 2)
print("所要時間：", time.time() - now, "秒")
# 所要時間： 18.96997570991516 秒


# map()で処理した場合
now = time.time()
list(map(lambda x: x * 2, range(100000000)))
print("所要時間：", time.time() - now, "秒")
# 所要時間： 15.73539137840271 秒


# 内包表記で処理した場合
now = time.time()
[x * 2 for x in range(100000000)]
print("所要時間：", time.time() - now, "秒")
# 所要時間： 10.016270875930786 秒