Курс Python → Сравнение def и lambda функций в Python
При сравнении быстродействия def и lambda-функций в Python, важно понимать, что производные функции играют ключевую роль. Производная для функции построения графика представляет собой ту же самую функцию, но с определенными аргументами, которые могут влиять на ее скорость выполнения. Для оценки производительности различных видов функций необходимо измерить скорость их создания и выполнения.
Давайте вернемся к первому шагу. При проверке скорости создания функции, мы создаем функцию_для_замера(), которая имеет одну цель — создать внутри себя def или lambda функцию. Затем мы вызываем эту функцию множество раз, и каждый раз она создает одну и ту же функцию заново. Это позволяет нам оценить, как быстро каждый тип функции создается в Python.
def create_function():
def func(x):
return x**2
return func
def measure_function_creation():
for _ in range(1000):
f = create_function()
После того как мы оценили скорость создания функций, мы переходим к проверке скорости выполнения. Для этого мы можем использовать уже созданные def и lambda функции и измерить время их выполнения на различных наборах данных. Это поможет нам понять, как каждый тип функции работает в различных сценариях использования.
def def_function(x):
return x**2
lambda_function = lambda x: x**2
def measure_function_execution():
data = [1, 2, 3, 4, 5]
for _ in range(1000):
for d in data:
y1 = def_function(d)
y2 = lambda_function(d)
Таким образом, сравнение быстродействия def и lambda-функций в Python включает в себя оценку скорости создания и выполнения функций. Понимание различий между этими двумя типами функций поможет оптимизировать код и выбрать наиболее эффективный подход в зависимости от конкретной задачи.
Другие уроки курса "Python"
- Многоточие в Python
- Округление чисел с помощью round
- Секреты Python
- Хэш-функции в Python
- Сортировка и разворот списка
- Проверка окончания строки с помощью str.endswith()
- Проверка условий в Python
- Проекты на Python
- Курс по дообучению ChatGPT
- Python groupby() из itertools: работа с повторяющимися элементами
- Разделение строки на пары ключ-значение.
- Декоратор для группы пользователей в Django
- Декораторы в Python
- Метод gt в Python
- Работа со словарями с defaultdict из collections
- Очистка входных данных
- Очистка данных с Pandas
- Форматирование чисел в Python
- Big O оптимизация
- Вывод баннеров
- Удаление ключа из словаря
- Удаление элементов из списка в Python
- Разработка Telegram-ботов
- Переменная Шредингера
- Цикл for в Python
- Управление памятью в Python
- Разделение строки в Python
- Измерение времени выполнения в Python
- Подсчет элементов в списке с Counter
- Модуль functools в Python
- Обработка ошибки IndexError
- Python Ellipsis использование
- Оператор @ для умножения матриц
- Метод get() для словарей
- Особенности множеств в Python
- Перетасовка списков в Python
- kwargs в Python
- Оператор Walrus в Python 3.8
- Фильтрация элементов с помощью islice
- Фильтрация входных данных в Python
- Настройка шрифта и цвета в Tkinter
- Метод ior для битовых операций
- Преобразование данных в Python
- Генераторы в Python
- Эффективная конкатенация строк с использованием join()
- Функция eval() в Python
- Участие в сообществе @selectel
- Операции со строками в Python















