100萬條數(shù)據(jù)遍歷，lambda會比for循環(huán)快嗎？視情況而定。lambda表達式中有一種流稱為平行流，稱為平行流。與流相比，對流過程是并行的，因此效率肯定比簡單的for-loop要好。然而，并行流存

100萬條數(shù)據(jù)遍歷，lambda會比for循環(huán)快嗎？

視情況而定。

lambda表達式中有一種流稱為平行流，稱為平行流。與流相比，對流過程是并行的，因此效率肯定比簡單的for-loop要好。然而，并行流存在一個缺陷，即容易引起并發(fā)安全問題。所以要小心使用。

當(dāng)然，流也有自己的優(yōu)勢。如果有多個處理操作，例如過濾集合中具有特定條件的元素、轉(zhuǎn)換它們?nèi)缓蟊闅v輸出，則會涉及多個操作。如果您使用傳統(tǒng)的for循環(huán)，它的效率不如stream。因為它封裝了對集合進行操作的算法和方法，所以它是從底層處理的。如果只是一個遍歷操作，它們之間的效率差別并不大。

更重要的是，使用流可以使代碼更簡潔。雖然它對老程序員不是很友好，但只要你花點時間研究，你就會喜歡這種寫作方法。

python如何提高for循環(huán)效率？

這個答案適用于蟒蛇3。Xpython本身，這確實是相對緩慢的。但相對而言，python的編寫方式比directfor循環(huán)更快。例如，循環(huán)的標(biāo)準(zhǔn)編寫如下：對于范圍（10000）中的I:I**2，速度較慢，而標(biāo)準(zhǔn)編寫的嵌套循環(huán)速度較慢。它可以重寫為一個列表推理：[I**2 for I in range（10000）]，這比direct for loop的標(biāo)準(zhǔn)編寫方法快得多。此外，它還可以使用Python的高級函數(shù)映射來執(zhí)行自動并行計算。它也可以寫成列表（map（lambda I:I**2，range（10000）））。map函數(shù)幾乎和list推理一樣快。