더 나은 루프 작성하기

효율적인 Python 코드 작성

Logan Thomas

Scientific Software Technical Trainer, Enthought

수업 주의 사항

이전 수업에서 다룬 기법으로 제거할 수 있는 루프도 있습니다.
이 수업의 예시는 설명 목적으로만 사용됩니다.

alt="경고 표시 및 '데모 목적으로만 사용' 텍스트"

더 나은 루프 작성하기

각 루프 반복에서 수행되는 작업 파악하기
일회성 계산은 루프 위(바깥)으로 이동하기
일괄 변환은 루프 아래(바깥)에서 수행하기
한 번만 수행되는 작업은 루프 밖에 배치하기

루프 위로 계산 이동하기

import numpy as np

names = ['Absol', 'Aron', 'Jynx', 'Natu', 'Onix']
attacks = np.array([130, 70, 50, 50, 45])

for pokemon,attack in zip(names, attacks):

    total_attack_avg = attacks.mean()

    if attack > total_attack_avg:
        print(
            "{}'s attack: {} > average: {}!"
            .format(pokemon, attack, total_attack_avg)
        )

Absol's attack: 130 > average: 69.0!
Aron's attack: 70 > average: 69.0!

import numpy as np

names = ['Absol', 'Aron', 'Jynx', 'Natu', 'Onix']
attacks = np.array([130, 70, 50, 50, 45])

# Calculate total average once (outside the loop)
total_attack_avg = attacks.mean()

for pokemon,attack in zip(names, attacks):

    if attack > total_attack_avg:
        print(
            "{}'s attack: {} > average: {}!"
            .format(pokemon, attack, total_attack_avg)
        )

Absol's attack: 130 > average: 69.0!
Aron's attack: 70 > average: 69.0!

루프 위로 계산 이동하기

%%timeit
for pokemon,attack in zip(names, attacks):

    total_attack_avg = attacks.mean()

    if attack > total_attack_avg:
        print(
            "{}'s attack: {} > average: {}!"
            .format(pokemon, attack, total_attack_avg)
        )

74.9 µs ± 3.42 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

루프 위로 계산 이동하기

%%timeit
# Calculate total average once (outside the loop)
total_attack_avg = attacks.mean()

for pokemon,attack in zip(names, attacks):

    if attack > total_attack_avg:
        print(
            "{}'s attack: {} > average: {}!"
            .format(pokemon, attack, total_attack_avg)
        )

37.5 µs ± 281 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

일괄 변환 활용하기

names = ['Pikachu', 'Squirtle', 'Articuno', ...]
legend_status = [False, False, True, ...]
generations = [1, 1, 1, ...]

poke_data = []
for poke_tuple in zip(names, legend_status, generations):

    poke_list = list(poke_tuple)

    poke_data.append(poke_list)

print(poke_data)

[['Pikachu', False, 1], ['Squirtle', False, 1], ['Articuno', True, 1], ...]

일괄 변환 활용하기

names = ['Pikachu', 'Squirtle', 'Articuno', ...]
legend_status = [False, False, True, ...]
generations = [1, 1, 1, ...]

poke_data_tuples = []
for poke_tuple in zip(names, legend_status, generations):
    poke_data_tuples.append(poke_tuple)

poke_data = [*map(list, poke_data_tuples)]

print(poke_data)

[['Pikachu', False, 1], ['Squirtle', False, 1], ['Articuno', True, 1], ...]

%%timeit
poke_data = []
for poke_tuple in zip(names, legend_status, generations):
    poke_list = list(poke_tuple)
    poke_data.append(poke_list)

261 µs ± 23.2 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

%%timeit
poke_data_tuples = []
for poke_tuple in zip(names, legend_status, generations):
    poke_data_tuples.append(poke_tuple)

poke_data = [*map(list, poke_data_tuples)]

224 µs ± 1.67 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

연습할 시간입니다!

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