시간 측정 II
강의에서 이야기했듯이, 대부분의 경우 리스트 컴프리헨션이 for 루프보다 더 빠릅니다.
이번 데모에서는 리스트 컴프리헨션과 for 루프의 효율 차이가 매우 작아서, 어떤 방법을 선택하든 이 간단한 작업이 거의 즉시 수행되는 사례를 확인하실 수 있습니다.
리스트 words에는 인터넷에서 가져온 임의의 단어들이 들어 있습니다. 여기에서 알파벳 b로 시작하는 단어만 담은 listlet이라는 새 리스트를 만들려고 합니다.
Python에서 문자열을 다루는 방법이 익숙하지 않다면, 각 문자열에는 .startswith() 속성이 있다는 점을 기억하세요. 이 속성은 문자열이 특정 문자/문구로 시작하는지 여부를 True/False로 반환합니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
pandas로 효율적인 코드 작성하기
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Store the time before the execution
start_time = time.___()
# Execute the operation
letlist = [wrd for wrd in words if wrd.startswith('b')]
# Store and print the difference between the start and the current time
total_time_lc = time.time() - ___
print('Time using list comprehension: {} sec'.format(total_time_lc))