核心Julia Devs在Julia中考虑的Python样式列表推导和生成器是什么？

Question

如果我在Julia 1.0.0在线文档中搜索list ，则第一个匹配项是：

可以通过在列表中的每个项目之前添加*，+或-来编写无序列表。

这是一个主题为“ Markdown语法”的主题，显然与Python样式列表无关。

另一个击中点，进一步下降的是：

与Python的显着差异（部分）

我没有看到本节list提到的单词list 。

搜索“列表理解”，将第10个匹配列为：

理解力（节）

从...开始，

理解为构造数组提供了一种通用而强大的方法。

提到数组似乎暗示可以使用Julia数组完成Python样式的列表理解。

第一个标题是生成器表达式

也可以在不包含方括号的情况下编写理解，从而产生称为生成器的对象。

这听起来很像Python风格的生成器。

Julia的开发人员是否认为Julia的数组（1-dim）本质上等同于Python列表？

Answer 1

TL; DR：是的，但是速度更快。

朱莉娅（Julia）的联合创始人@StefanKarpinski 在这里发表了以下评论

另一个区别是您在Python中使用了一个集合，而在Julia中使用了一个数组（Python称之为“列表”）

因此，根据Stefan所说，“一个数组”（可能表示一维数组）是“ Python称为“列表”的意思”

举个简单的例子，假设我们要找到乘积P ，它具有一千万个比率R ，其中每个项的分子为4n^2 ，并且每个项的分母都比分子小一个R = num/(num - 1) ，其中n = 1到1千万。

无需尝试进行任何形式的优化，这就是Julia 1.0.0中的Python样式列表理解：

julia> P = prod([4n^2/(4n^2 - 1) for n in 1:10_000_000])
1.5707962875230395

在Julia 1.0.0 REPL中运行此程序非常快，基本上在我的笔记本电脑上是瞬时的。 这不是基准测试，但是运行类似的代码（针对Python修改）并在PyCharm的REPL中使用Python 3.6时，运行速度明显慢。

import numpy as np
P = np.prod([4*n**2/(4*n**2 - 1) for n in range(1, 10_000_001)])  
P
1.5707962875404267

只是视觉上的猜测速度，Julia的列表理解速度要快10倍以上。

朱莉娅的发电机呢？

只需删除prod函数调用中的方括号即可：

julia> P = prod(4n^2/(4n^2 - 1) for n in 1:10_000_000)
1.5707962875404267

朱莉娅的答案在我的笔记本电脑上即时显示。

这不是Python和Julia之间的速度比较，因此在这一点上我将离开Python。

朱莉娅2 * n的2n是一个不错的功能。 例如，尝试2P ：

julia> 2P
3.1415925750808533

看这里。