Python新建序列,怎么写更快

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一组1000万个0~100的整数序列，用它来生成一个新的序列，要求如果原本序列中是奇数就不变，如果是偶数就变成原来的一半。

你会怎么写？

来看几份参考答案：

青铜：

      

        def for_method(data):

      

      

            result = []

      

      

            for x in data:

      

      

                if x % 2 == 0:

      

      

                    result.append(x // 2)

      

      

                else:

      

      

                    result.append(x)

      

      

            return result

      

      ‍

    

（自测耗时：0.95秒）

新建一个空列表，for循环遍历原列表，依次判断每个元素，如果能被2整除就除以2添加进新列表，否则直接添加进新列表。

白银：

      

        

          def lc_method(data):

        

      

      

            return [x if x % 2 else x // 2 for x in data]

      

    

（自测耗时： 0.75秒 ）

通过列表解析式生成新列表，不仅代码更简洁明了，耗时还变少了。

黄金：

      

        def numpy_method(data):

      

      

            arr = np.array(data)

      

      

            return np.where(arr % 2 == 0, arr // 2, arr).tolist()

      

    

（自测耗时： 0.90秒 ）

用numpy的where方法生成新的数组。看起来效率好像还不如列表解析式嘛？这是因为大部分时间都花在了列表和ndarray的转换上。如果这组序列本身就用numpy的数组来存储的话：

      

        def numpy_array_method(data):

      

      

            return np.where(data % 2 == 0, data // 2, data)

      

    

（自测耗时： 0 .32 秒 ）

速度直接碾压列表解析式。

王者：

      

        @numba.jit(nopython=True)

      

      

        def numba_method(data):

      

      

            result = np.copy(data)

      

      

            for i in range(len(data)):

      

      

                if result[i] % 2 == 0:

      

      

                    result[i] //= 2

      

      

            return result

      

    

（自测耗时： 0 .65 秒 ）

还是用for循环，不过给函数加上一个装饰器，表示用Numba JIT编译，这个看起来平平无奇的写法会有什么效果呢？好像也没有比直接用numpy快多少嘛？

别急，让我们加大剂量，把序列长度调整到1亿，优势就体现出来了。（numba：1.21秒 vs numpy：3.04秒）

你还有其他写法吗？

作者：Crossin的编程教室 往期回顾
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