Python新建序列，怎么写更快

大家好，欢迎来到 Crossin的编程教室~一组1000万个0~100的整数序列，用它来生成一个新的序列，要求如果原本序列中是奇数就不变，如果是偶数就变成原来的一半。你会怎么写？来看几份参考答案：青铜：def for_method(data):result = []for x in data:if x % 2 == 0:result.append(x // 2)else:result.append(x)return result（自测耗时：0.95秒）新建一个空列表，for循环遍历原列表，依次判断每个元素，如果能被2整除就除以2添加进新列表，否则直接添加进新列表。白银：def lc_method(data):return [x if x % 2 else x // 2 for x in data]（自测耗时：0.75秒）通过列表解析式生成新列表，不仅代码更简洁明了，耗时还变少了。黄金：def numpy_method(data):arr = np.array(data)return np.where(arr % 2 == 0, arr // 2, arr).tolist()（自测耗时：0.90秒）用numpy的where方法生成新的数组。看起来效率好像还不如列表解析式嘛？这是因为大部分时间都花在了列表和ndarray的转换上。如果这组序列本身就用numpy的数组来存储的话：def numpy_array_method(data):return np.where(data % 2 == 0, data // 2, data)（自测耗时：0.32秒）速度直接碾压列表解析式。王者：@numba.jit(nopython=True)def numba_method(data):result = np.copy(data)for i in range(len(data)):if result[i] % 2 == 0:result[i] //= 2return result（自测耗时：0.65秒）还是用for循环，不过给函数加上一个装饰器，表示用Numba JIT编译，这个看起来平平无奇的写法会有什么效果呢？好像也没有比直接用numpy快多少嘛？别急，让我们加大剂量，把序列长度调整到1亿，优势就体现出来了。（numba：1.21秒 vs numpy：3.04秒）你还有其他写法吗？作者：Crossin的编程教室Crossin的新书《码上行动：用ChatGPT学会Python编程》已经上市了。 本书以ChatGPT为辅助，系统全面地讲解了如何掌握Python编程，适合Python零基础入门的读者学习。购买后可加入读者交流群，Crossin为你开启陪读模式，解答你在阅读本书时的一切疑问。添加微信crossin123，加入编程教室共同学习 ~感谢转发和点赞的各位~

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