python 语法糖太多_python 语法糖

匿名函数

lamda表达式：

def add(x,y):

return x+y

等价于

f = lamda x,y:x+y

f(1,2)

三元表达式：

wef

x = 1

y = 2

c = x if x

map映射关系：

###############

def square(x):

return x*x

list_x = [1,3,10]

list_r = map(square,list_x)

###############

list_x = [1,3,10]

list_r = map( lamda x:x*x,list_x)

#################

for x in list_x:

square(x)

map语句很快(可能for 循环那里不是用的解释性的语言，把它一次性存起来 编好了)，但是有个明显的问题，map格式转成list格式的时间非常慢。可能for循环处理函数需要50ms，但是map语句只需要0.05ms，但是可能map转list格式需要很久大概(20ms)

map操作对象不能用下标描述，'map' object is not subscriptable

但是map操作对象可以用for 循环迭代找到数值

时间测试：(比较list for 循环，map操作，numpy操作，torch tensor 操作，torch tensor cuda 操作)

f = lambda x : x*x*x

list_r = [i for i in range(1000000)]

print("device_count",torch.cuda.device_count())

t0 = time.time()

numpy_r = numpy.array(list_r)

t1 = time.time()

device = torch.device('cuda:0')

torch_r = torch.tensor(list_r)

torch_r = torch_r.to(device)

t2 = time.time()

torch_r = torch_r * torch_r *torch_r

t3 = time.time()

numpy_r = numpy_r *numpy_r*numpy_r

t4 = time.time()

list_res = map(f,list_r)

t5 = time.time()

print("t0:",(t1-t0)*1000)

print("t1:",(t2-t1)*1000)

print("t2:",(t3-t2)*1000)

print("t3:",(t4-t3)*1000)

print("t4:",(t5-t4)*1000)

##### result 使用 cuda

t0: 50.150156021118164

t1: 2310.8725547790527

t2: 0.3681182861328125

t3: 5.092620849609375

t4: 0.004291534423828125

### result 不使用 cuda

t0: 51.50794982910156

t1: 21.13056182861328

t2: 4.422187805175781

t3: 5.149364471435547

t4: 0.004291534423828125

cuda提高速度