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.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Многоточие в Python
  2. Округление чисел с помощью round
  3. Секреты Python
  4. Хэш-функции в Python
  5. Сортировка и разворот списка
  6. Проверка окончания строки с помощью str.endswith()
  7. Проверка условий в Python
  8. Проекты на Python
  9. Курс по дообучению ChatGPT
  10. Python groupby() из itertools: работа с повторяющимися элементами
  11. Разделение строки на пары ключ-значение.
  12. Декоратор для группы пользователей в Django
  13. Декораторы в Python
  14. Метод gt в Python
  15. Работа со словарями с defaultdict из collections
  16. Очистка входных данных
  17. Очистка данных с Pandas
  18. Форматирование чисел в Python
  19. Big O оптимизация
  20. Вывод баннеров
  21. Удаление ключа из словаря
  22. Удаление элементов из списка в Python
  23. Разработка Telegram-ботов
  24. Переменная Шредингера
  25. Цикл for в Python
  26. Управление памятью в Python
  27. Разделение строки в Python
  28. Измерение времени выполнения в Python
  29. Подсчет элементов в списке с Counter
  30. Модуль functools в Python
  31. Обработка ошибки IndexError
  32. Python Ellipsis использование
  33. Оператор @ для умножения матриц
  34. Метод get() для словарей
  35. Особенности множеств в Python
  36. Перетасовка списков в Python
  37. kwargs в Python
  38. Оператор Walrus в Python 3.8
  39. Фильтрация элементов с помощью islice
  40. Фильтрация входных данных в Python
  41. Настройка шрифта и цвета в Tkinter
  42. Метод ior для битовых операций
  43. Преобразование данных в Python
  44. Генераторы в Python
  45. Эффективная конкатенация строк с использованием join()
  46. Функция eval() в Python
  47. Участие в сообществе @selectel
  48. Операции со строками в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний