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. Основы слова
  2. ChainMap избыточные ключи
  3. Управление пакетами с pip
  4. Игра Виселица на Python
  5. Упрощенный вывод данных в Python
  6. Подсчет вхождений элементов
  7. Многопоточность в Python
  8. Проверка на палиндром
  9. Порядок операций в Python
  10. Извлечение данных из JSON
  11. Избегайте пустого списка
  12. Безопасный доступ к значениям словаря
  13. Проблема сравнения словарей
  14. Добавление элемента в список.
  15. Печать списка с помощью метода join
  16. Функции any() и all() в Python
  17. Абстракции словарей и множеств в Python
  18. Метод pop() списка
  19. Оптимизация памяти с slots
  20. Нахождение разницы между списками в Python
  21. Преобразование текста в нижний регистр
  22. Преобразование документов в PDF с помощью Spire.Office
  23. Сортировка данных с лямбда-функциями
  24. Удаление знаков препинания в Python
  25. Ограничение ресурсов в Python
  26. Создание треугольника Паскаля
  27. *args и **kwargs в Python
  28. Работа с *args и **kwargs в Python
  29. Бесконечные списки в Python
  30. Измерение времени выполнения кода
  31. JSON в Python: модуль, dump, dumps, load
  32. Отслеживание прогресса с tqdm
  33. Проверка типа данных
  34. Преобразование вложенного списка
  35. Декораторы в Python
  36. split() — разделение строки
  37. Метод rxor для операции побитового исключающего «или»
  38. Локальные переменные.
  39. Управление User-Agent в Python
  40. Работа с модулем random
  41. Избегание циклических зависимостей классов в Python
  42. Поиск подстроки в строке
  43. Метод ifloordiv для пользовательских классов
  44. Применение функции map() в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний