在Python中调用函数集的有效方法

Question

我有一组函数：

functions=set(...)

所有函数都需要一个参数 x。

python中执行类似操作的最有效方法是什么：

for function in functions:
   function(x)

Answer 1

您给出的代码

for function in functions:
    function(x)

...似乎没有对调用 function(x) 的结果执行任何操作。如果确实如此，这意味着这些函数被调用是因为它们的副作用，那么就没有更多的 Python 替代方案了。 只需保留您的代码即可。^† 这里要明确的一点是

                    sp;     
避免在列表推导中使用具有副作用的函数。

至于效率：我希望使用其他任何东西而不是简单的循环不会提高运行时间。如有疑问，请使用 timeit。例如，以下测试似乎表明常规 for 循环比列表理解更快。 （我想，我不愿意从这个测试中得出任何一般性结论）：

>>> timeit.Timer('[f(20) for f in functions]', 'functions = [lambda n: i * n for i in range(100)]').repeat()
[44.727972984313965, 44.752119779586792, 44.577917814254761]
>>> timeit.Timer('for f in functions: f(20)', 'functions = [lambda n: i * n for i in range(100)]').repeat()
[40.320928812026978, 40.491761207580566, 40.303879022598267]

但是，即使这些测试表明列表理解更快，但重点仍然是你不应该使用它们当涉及副作用时，为了可读性。

---

  ^†：嗯，我会在函数中编写for f，因此function和functions之间的区别是更明显。但这不是这个问题的目的。

Answer 2

如果您需要输出，列表理解就可以了。

[func(x) for func in functions]

Answer 3

我有点怀疑这会对程序的总运行时间产生多大影响，但我想你可以这样做：

[func(x) for func in functions]

缺点是你将创建一个新列表，然后立即扔掉，但是它应该比 for 循环稍微快一些。

无论如何，请确保对代码进行分析，以确认这确实是您需要解决的瓶颈。

Answer 4

编辑：我使用 timeit 重新进行了测试

我的新测试代码：

import timeit

def func(i):
    return i;

a = b = c = d = e = f = func

functions = [a, b, c, d, e, f]

timer = timeit.Timer("[f(2) for f in functions]", "from __main__ import functions")
print (timer.repeat())

timer = timeit.Timer("map(lambda f: f(2), functions)", "from __main__ import functions")
print (timer.repeat())

timer = timeit.Timer("for f in functions: f(2)", "from __main__ import functions")
print (timer.repeat())

这是此计时的结果。

testing list comprehension
[1.7169530391693115, 1.7683839797973633, 1.7840299606323242]

testing map(f, l)
[2.5285000801086426, 2.5957231521606445, 2.6551258563995361]    

testing plain loop
[1.1665718555450439, 1.1711149215698242, 1.1652190685272217]

我原来的基于 time.time() 的计时几乎与此测试一致，简单的 for 循环似乎是最有效的。