遅い例: ループによる2乗計算

今日の開発Tips：Pythonにおける効率的なリスト操作

このTipsでは、Pythonでリストを扱う際にパフォーマンスを向上させるためのテクニックをいくつか紹介します。リスト内包表記やリストのメソッドを活用することで、コードの可読性を高めつつ、処理速度を改善できます。

リスト内包表記とリストメソッドの活用による高速化

Pythonでリストを扱う際に、ループ処理を多用するとパフォーマンスが低下することがあります。リスト内包表記や、map()、filter()などのメソッドを活用することで、より効率的なコードを書くことができます。

# 遅い例: ループによる2乗計算
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared_numbers = []
for number in numbers:
  squared_numbers.append(number ** 2)

# 速い例: リスト内包表記による2乗計算
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared_numbers = [number ** 2 for number in numbers]

# さらに速い例：map関数による2乗計算
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared_numbers = list(map(lambda x: x**2, numbers))


# 遅い例：ループによる偶数の抽出
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
even_numbers = []
for number in numbers:
    if number % 2 == 0:
        even_numbers.append(number)

# 速い例：リスト内包表記による偶数の抽出
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
even_numbers = [number for number in numbers if number % 2 == 0]

# さらに速い例：filter関数による偶数の抽出
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
even_numbers = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))

注意点：リスト内包表記やmap()、filter()は可読性を高めるために適切に使用しましょう。複雑なロジックは関数に分割して利用することで、コードの見通しが良くなります。 リストが非常に巨大な場合は、NumPyなどの数値計算ライブラリを使うとさらに高速化できます。