透明度と速度を向上させるために、単純な変換のためのリストの包括的なものを使用します。 2。繰り返しの呼び出しを避けるために、外側(cè)ループのlen（）のような高価な操作をキャッシュします。 3. zip（）とenumerate（）を使用して、インデックスを減らし、読みやすさを向上させます。 4。不要な処理を最小限に抑えるために、早めにデータを斷ち切るか、前にデータをフィルタリングします。 5.頻繁に橫斷される場合は、ネストされた構(gòu)造を一度平らにすることを検討し、再帰の深さとメモリの使用狀況を管理しやすくします。効率的なネストされたループは、內(nèi)側(cè)のループを無駄のない狀態(tài)に保ち、Pythonの組み込みツールを効果的に活用することにより、冗長性を低下させ、読みやすさを向上させ、パフォーマンスを最適化します。

ネストされたリスト、リストの辭書、または多次元配列などの複雑なデータ構(gòu)造を使用する場合、ループforネストされている場合は、しばしば避けられません。ただし、非効率的なネスティングは、肥大化した、遅く、読みにくいコードにつながる可能性があります。重要なのは、ネストされたループを完全に避けることではなく、効率的かつ意図的に記述することです。

複雑なデータを扱うときに、清潔で効率的なネストされたループを作成する方法は次のとおりです。

1.可能な場合はロジックを平らにします

複數(shù)のレベルのネストを書く前に、質(zhì)問：構(gòu)造を簡素化するか、ロジックの一部を抽出できますか？

たとえば、それぞれにアイテムのリストがある辭書のリストを処理している場合：

 data = [
    {"id"：1、 "tags"：["a"、 "b"]}、
    {"id"：2、 "tags"：["c"、 "d"、 "e"]}、
]

目的なしに深く巣を作る代わりに：

 ＃効率が低い
結(jié)果= []
データのアイテムの場合：
    アイテムのタグ["タグ"]：
        results.append（（item ["id"]、tag））

これは問題ありませんが、これを頻繁に行っている場合は、明確さと速度のためにジェネレーターまたはリスト理解を使用することを検討してください。

 ＃より効率的で簡潔
results = [（item ["id"]、tag）項目["tags"]のタグのデータのアイテムの項目

リストの理解は、一般に、純粋なPythonのネストされたループよりも速くなります。なぜなら、それらは內(nèi)部で最適化されているためです。

?ヒント：単純な変換のために包括的なを使用します。條件や副作用を備えた複雑なロジックのためのフルループを予約します。

2。內(nèi)側(cè)のループ內(nèi)で繰り返される高価な操作を避けてください

一般的なパフォーマンストラップは、外側(cè)のループでキャッシュできる內(nèi)部ループの値を再評価することです。

 ＃スロー：len（）は繰り返し呼び出されました
data_listのサブリストの場合：
    範(fàn)囲のi（len（サブリスト））：
        プロセス（サブリスト[i]）

＃高速：キャッシュの長さ
data_listのサブリストの場合：
    n =レン（サブリスト）
    範(fàn)囲（n）のiの場合：
        プロセス（サブリスト[i]）

さらに良い？要素を直接反復(fù)します：

 data_listのサブリストの場合：
    サブリストのアイテムの場合：
        プロセス（アイテム）

?ルール：不変計算（ len() 、屬性ルックアップ、関數(shù)呼び出しなど）を最も外側(cè)の範(fàn)囲に移動します。

3. enumerate()とzip()を使用して、ネストを減らします

2つのループのジョブのように見えるものは、ビルトインでよりきれいに行うことができます。

たとえば、2つのネストされた構(gòu)造の要素を比較します。

 list_a = [[1、2]、[3、4]]
list_b = [[5、6]、[7、8]]

＃ の代わりに：
範(fàn)囲のi（len（list_a））：
    range（len（list_a [i]））のjの場合：
        diff = list_a [i] [j] -list_b [i] [j]
        印刷（diff）

＃ 好む：
row_aの場合、zip（list_a、list_b）のrow_b：
    a、b in zip（row_a、row_b）の場合：
        印刷（a -b）

よりクリーナー、より安全（インデックスエラーなし）、より読みやすい。

4。早めに壊すか、前もってフィルタリングします

検索またはフィルタリングしている場合は、すべてを不必要に処理しないでください。

 ＃見つけたときに停止します
見つかった= false
データのグループの場合：
    グループのアイテムの場合：
        項目==ターゲットの場合：
            print（ "Found！"）
            見つかった= true
            壊す
    見つかった場合：
        壊す

または、ヘルパー関數(shù)を使用して、早期のリターンを容易にします。

 def find_in_nested（データ、ターゲット）：
    データのグループの場合：
        グループのアイテムの場合：
            項目==ターゲットの場合：
                trueを返します
    falseを返します

また、可能であれば、事前フィルターの外側(cè)構(gòu)造：

 ?？栅违哎氅`プまたは無関係なグループを早期にスキップします
データのグループの場合：
    グループではない場合、またはグループの「非アクティブ」：
        続く
    グループのアイテムの場合：
        プロセス（アイテム）

5。複雑な構(gòu)造の平坦化を検討してください（慎重に）

繰り返し深くネストされたデータを繰り返し橫斷する場合は、特に構(gòu)造が靜的である場合は、一度平らにすることを検討してください。

 def flatten（データ）：
    データのアイテムの場合：
        ISInstance（item、list）の場合：
            Flatten（アイテム）からの利回り
        それ以外：
            収穫アイテム

＃ それから：
Flatten（nested_data）の価値について：
    プロセス（値）

注意してください：再帰の深さとメモリの使用は、非常に深い構(gòu)造の問題になる可能性があります。

概要：ベストプラクティス

• simple単純なネストされた反復(fù)にリスト/DICTの包括的なを使用します。
• cache內(nèi)側(cè)ループの外側(cè)の外側(cè)の屋外で高価な呼び出し（ len() 、屬性アクセスなど）をキャッシュします。
• zip() 、 enumerate() 、およびインデックスを直接反復(fù)することを好みます。
• dervice早めに破損するか、早めにフィルタリングして、不必要な作業(yè)を避けます。
• 頻繁にループをループする場合は、データをフラット化または再構(gòu)築することを検討してください。

効率的なネストされたループは、深さを回避することではありません。これらは、冗長性の低減、読みやすさの向上、データフローの尊重に関するものです。

基本的に、內(nèi)側(cè)のループを無駄のないままにし、可能な場合は外側(cè)のループに重い持ち上げをさせます。

以上が複雑なデータ構(gòu)造のループ用にネストされた効率的なクラフトの詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。