Создание списка понимания Python с, если и порвать с вложенным для петель

Question

я заметил из this ответа, что код

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

может быть записан в виде списка понимания следующим образом:

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

У меня есть аналогичная проблема, которая заключается в том, что я хотел бы написать следующий (упрощенный из оригинальной проблемы) код в терминах понимания списка:

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 

Я ожидаю, что каждый point будет связан с одним полигоном из списка функций. Следовательно, как только найден многоугольник, содержащий эту точку, для перехода к следующей точке используется break. Поэтому new_list будет иметь точно N элементов.

Я написал это как список понимание следующим образом:

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])] 

Конечно, это не учитывает break в if заявления, и, следовательно, значительно больше, чем требуется для использования вложенных циклов. Пользуясь советами из вышеприведенного-сшитый пост (который я, вероятно, не в полной мере понять), я сделал

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])) 

Однако new_list2 имеет гораздо меньше, чем N элементов (в моем случае, N=1000 и new_list2 имели только 5 элементов)

Вопрос 1: Стоит ли это делать как понимание списка? Единственная причина в том, что я читал, что понимание списков обычно немного быстрее, чем вложенные для циклов. С 2 миллионами точек данных каждая секунда считается.

Вопрос 2: Если да, то как я могу включить заявление break в понимании списка?

Вопрос 3: Какова была ошибка при использовании next в том, как я это делал?

Благодарим вас за ваше время и помощь.

Answer 1

Перечисления списков не обязательно быстрее, чем цикл for. Если у вас есть образец, как:

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

тогда да, список понимание быстрее, чем куча .append() с. Однако у вас есть смягчающие обстоятельства. Во-первых, на самом деле это выражение генератора в случае next(...), потому что оно не содержит [ и ].

• Вы фактически не создаете список (и, следовательно, не используете .append()). Вы просто получаете одну ценность.
• Ваш генератор вызывает Point(long_list[i], lat_list[i]) один раз для каждой функции для каждого i в xrange(N), тогда как цикл вызывает его только один раз для каждого i.
• и, конечно, ваше выражение генератора не работает.

Почему ваше выражение генератора не работает? Потому что он находит только первое значение в целом. С другой стороны, петля находит первое значение для каждого i. Вы видите разницу? Выражение генератора вырывается из обеих петель, но цикл for выходит из внутреннего.

---

Если вы хотите небольшое улучшение производительности, используйте itertools.izip() (или просто zip() в Python 3):

from itertools import izip 

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

Answer 2

Я не знаю, что сложные списочные или выражения генератора, что гораздо быстрее чем вложенные циклы, если они используют один и тот же алгоритм (например, посещают одинаковое количество значений). Чтобы получить окончательный ответ, вы должны, вероятно, попытаться реализовать решение в обоих направлениях и проверить, что быстрее для ваших реальных данных.

А как замкнуть внутренний цикл, но не внешний один, вам нужно поставить next вызов внутри основного списка понимания, с отдельным выражением генератора внутри него:

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)] 

Я изменил одну вещь: вместо индексации long_list и lat_list с индексами из range Я использую zip для параллельной итерации по ним.

Обратите внимание, что если создание объектов Point снова и снова заканчивается занять слишком много времени, вы можете упорядочить эту часть кода, добавив еще одно вложенное выражение генератора, которое создает точки и позволяет привязать их к (многоразовому) name:

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))]