ルールを指定するには 2 つの方法があることに基づいて、再マップする値がいくつかあります。シンプルなif/elseメソッドはより効率的なバリアントのように見えますが、同等に効率的でより Pythonic なアプローチがあるのだろうか?
if mod == "I": mod = "+"
elif mod == "E": mod = "-"
elif mod == "D": mod = ":"
elif mod == "M": mod = "."
あまり効率的でないマッピング アプローチ:
mod = { "I":"+", "E":"-", "D":":", "M":"." }.get(mod, mod)
固定された少数のケースがある場合、if-elif-elseアプローチは最速です（そして、なぜそれが非Pythonicになるのかわかりません）。ケースの数が十分に多い場合は、dictルックアップの方が適切です。
ケースのセットが動的である場合、dictアプローチはもちろん唯一の実行可能なものです。
また、3 番目の非正統的なアプローチは、マクロ メタプログラミングを使用することです。これはバニラの python では不可能ですが、https ://github.com/lihaoyi/macropy などのライブラリがあり、(ほぼ間違いなく) クリーンな方法でこれを行うことができます (ほとんどの場合、Python コミュニティまたは Guido によって承認されていません)。
PS よく考えてみると、Python のほとんどのマクロ実装の場合、Lisp のように Python でマクロ アプローチが機能しない可能性があります。これは、バニラ Python の構文に固執しようとします。つまりif-elif-else、マクロ内からブロックを生成することはできません。
マルチレベルifステートメントは大量のバイト コードを生成し、主に Python レベルで評価されますが、辞書アクセスはインタープリターの最適化された C コードで発生することに注意してください。また、可能性がある場合、ステートメントは比較ifの平均を必要とします。各可能性を順番にチェックする必要があります。n/2n
話の教訓:dictsおそらく十分に高速ですが、疑わしい場合はプロファイルを作成して、疑うものではなく、実際のボトルネックを見つけてください。
比較：
def f(mod):
if mod == "I": return "+"
elif mod == "E": return "-"
elif mod == "D": return ":"
elif mod == "M": return "."
dis.dis(f)
4 0 LOAD_FAST 0 (mod)
3 LOAD_CONST 1 ('I')
6 COMPARE_OP 2 (==)
9 POP_JUMP_IF_FALSE 16
12 LOAD_CONST 2 ('+')
15 RETURN_VALUE
5 >> 16 LOAD_FAST 0 (mod)
19 LOAD_CONST 3 ('E')
22 COMPARE_OP 2 (==)
25 POP_JUMP_IF_FALSE 32
28 LOAD_CONST 4 ('-')
31 RETURN_VALUE
6 >> 32 LOAD_FAST 0 (mod)
35 LOAD_CONST 5 ('D')
38 COMPARE_OP 2 (==)
41 POP_JUMP_IF_FALSE 48
44 LOAD_CONST 6 (':')
47 RETURN_VALUE
7 >> 48 LOAD_FAST 0 (mod)
51 LOAD_CONST 7 ('M')
54 COMPARE_OP 2 (==)
57 POP_JUMP_IF_FALSE 64
60 LOAD_CONST 8 ('.')
63 RETURN_VALUE
>> 64 LOAD_CONST 0 (None)
67 RETURN_VALUE
d={"I": "+", "E": "-", "D": ":", "M": "."}
def g(mod):
return d.get(mod, mod)
12 0 LOAD_GLOBAL 0 (d)
3 LOAD_ATTR 1 (get)
6 LOAD_FAST 0 (mod)
9 LOAD_FAST 0 (mod)
12 CALL_FUNCTION 2
15 RETURN_VALUE
文字列メソッドには翻訳機能があります。256 文字の長さの変換テーブルを作成する必要があります。私が使用したコードスニペットは次のとおりです。
translationTable = ' '*256
translationTable = translationTable[:68]+':'+translationTable[69:] # D to :
translationTable = translationTable[:69]+'-'+translationTable[70:] # E to -
translationTable = translationTable[:73]+'+'+translationTable[74:] # I to +
translationTable = translationTable[:77]+'.'+translationTable[78:] # M to .
print 'EIDM'.translate(translationTable)
出力：
-+:.
それ自体はそれほど答えではありませんが、私が尋ねたので、多くのコメントがパフォーマンスに集中していました。そこで、これまでの回答に対していくつかのパフォーマンス テストを実行しました。
from datetime import datetime
from string import maketrans
tr_table = maketrans('IEDM', '+-:.')
dictionary = { "I":"+", "E":"-", "D":":", "M":"." }
if_else_val = "E"
N_OPS = 100000
now = datetime.now
def time(func):
s = now()
func()
print "%s took %d ms for %d operations" % (func.__name__, (now() - s).microseconds, N_OPS)
def translation_table():
for i in xrange(N_OPS):
"I".translate(tr_table)
"E".translate(tr_table)
"D".translate(tr_table)
"M".translate(tr_table)
def dict_lookup():
for i in xrange(N_OPS):
dictionary.get("I")
dictionary.get("E")
dictionary.get("D")
dictionary.get("M")
def if_else():
for i in xrange(N_OPS):
if if_else_val == "I": pass
elif if_else_val == "E": pass
elif if_else_val == "D": pass
elif if_else_val == "M": pass
time(if_else)
time(translation_table)
time(dict_lookup)
結果は次のとおりです。
if_else took 12474 ms for 100000 operations
translation_table took 81650 ms for 100000 operations
dict_lookup took 66385 ms for 100000 operations