創建一個Python列表理解與if和嵌套打破循環

Question

我從this答案注意到代碼

for i in userInput: 
    if i in wordsTask: 
     a = i 
     break 

可以寫成下列方式列表理解：

next([i for i in userInput if i in wordsTask]) 

我有一個類似的問題，那就是我想在列表理解方面編寫以下代碼（從原始問題簡化）代碼：

for i in xrange(N): 
    point = Point(long_list[i],lat_list[i]) 
    for feature in feature_list: 
     polygon = shape(feature['geometry']) 
     if polygon.contains(point): 
      new_list.append(feature['properties']) 
      break 

我希望每個point都與功能列表中的單個多邊形關聯。因此，一旦找到包含該點的多邊形，將使用break移動到下一個點。因此，new_list將具有完全N元素。

我寫它作爲一個列表理解如下：

new_list = [feature['properties'] for i in xrange(1000) for feature in feature_list if shape(feature['geometry']).contains(Point(long_list[i],lat_list[i])] 

當然，這並沒有考慮到break在if聲明，因此需要顯著長於使用嵌套的for循環。從上面的鏈接使用後的意見（我可能不完全理解），我做了

new_list2 = next(feature['properties'] for i in xrange(1000) for feature in feature_list if shape(feature['geometry']).contains(Point(long_list[i],lat_list[i])) 

然而，new_list2具有比N個元素少得多（在我的情況，N=1000和new_list2只有5個元素）

問題1：它是否值得做這個列表理解？唯一的原因是我讀到列表推導通常比嵌套循環快一點。擁有200萬個數據點，每一秒都很重要。

問題2：如果是這樣，我會如何將break聲明納入列表理解？

問題3：在我使用next時，發生了什麼錯誤？

非常感謝您的寶貴時間和善意的幫助。

Answer 1

列表解析不一定比for循環更快。如果你有這樣一個規律：

some_var = [] 
for ...: 
    if ...: 
     some_var.append(some_other_var) 

然後是，該列表理解比一堆.append()速度比較快。但是，你有情有可原的情況。首先，它在next(...)的情況下實際上是一個生成器表達式，因爲它周圍沒有[和]。

• 您實際上並未創建列表（因此不使用.append()）。你只是獲得一個價值。
• 您的發電機爲xrange(N)中的每個i的每個功能調用Point(long_list[i], lat_list[i])一次，而循環每個i僅調用一次。
• 當然，您的生成器表達式不起作用。

爲什麼你的生成器表達式不起作用？因爲它總體上只找到第一個值。另一方面，該循環爲每個i找到第一個值。你看到區別？生成器表達式突破了兩個循環，但for循環僅突破了內部循環。

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如果你想在性能略有改善，使用itertools.izip()（或在Python 3只zip()）：

from itertools import izip 

for long, lat in izip(long_list, lat_list): 
    point = Point(long, lat) 
    ... 

Answer 2

我不知道，複雜的列表內涵或發電機表達式是更快如果它們運行相同的算法（例如，訪問相同數量的值），則可以使用嵌套循環。爲了得到明確的答案，您應該嘗試通過兩種方式實施解決方案，並測試以確定哪些數據更快。

至於如何短路內環不是外面一個，你需要把next調用主列表解析裏，有一個單獨的發電機表達它的內部：

new_list = [next(feature['properties'] for feature in feature_list 
             if shape(feature['shape']).contains(Point(long, lat))) 
      for long, lat in zip(long_list, lat_list)] 

我改變了另一件事：而不是索引long_list和lat_list索引從range我使用zip並行迭代它們。

請注意，如果反覆創建對象需要花費太多時間，則可以通過添加另一個嵌套的生成器表達式來簡化該部分代碼，該表達式可創建點並讓您將它們綁定到（可重用）名稱：

new_list = [next(feature['properties'] for feature in feature_list 
             if shape(feature['shape']).contains(point)) 
      for point in (Point(long, lat) for long, lat in zip(long_list, lat_list))]