對比了Python3的五種迭代方式進行函式簡單計算的花費時間
五種迭代分別是，for迴圈，列表推導式，內建函式map()，生成器推導式，生成器函式
簡單計算以add()加10操作和abs()絕對值舉例

執行次數指每個函式執行的次數，預設每個函式對10000個數進行計算。

從測試結果可以看出效率從高到低依次為：
呼叫map > 列表解析 > 生成器函式 > 生成器表示式 > for迴圈

import time
import sys
#函式重複次數


def timer(func,*pargs,**kargs):
# func函式名稱，後面兩個是引數
    start = time.
 
clock()
    # 開始時間
    for i in range(runtime):
        ret = func(*pargs,**kargs)
    elapsed = time.clock() - start
    # 花費時間
    return (elapsed,ret)
    # ret記錄最後一次結果


reps=10000
repslist=range(reps)


def forloop():
    res = []
    for x in repslist:
        res.append(abs(x))
    return res
#通過for迴圈迭代
 


def listComp():
    return [abs(x) for x in repslist]
#列表解析

def mapCall():
    return list(map(abs,repslist))
#呼叫map

def genExpr():
    return list(abs(x) for x in repslist)
#生成器表示式

def genFunc():
    def gen():
        for x in repslist:
            yield abs(x)
    return list(gen())
#生成器函式


# ======================================================================
 

def add(k):
    return k+10

def forloop2():
    res = []
    for x in repslist:
        res.append(add(x))
    return res
#通過for迴圈迭代

def listComp2():
    return [add(x) for x in repslist]
#列表解析

def mapCall2():
    return list(map(add,repslist))
#呼叫map

def genExpr2():
    return list(add(x) for x in repslist)
#生成器表示式

def genFunc2():
    def gen():
        for x in repslist:
            yield add(x)
    return list(gen())
#生成器函式


runtime=int(input('輸入執行次數：'))
print(sys.version)
for test in (forloop,listComp,mapCall,genExpr,genFunc):
    elapsed, result = timer(test)
    print ('{0:10}: {1:.5f} => [{2:}...{3:}]'.format(test.__name__,elapsed,result[0],result[-1]))
print ('-'*40)
for test in (forloop2,listComp2,mapCall2,genExpr2,genFunc2):
    elapsed, result = timer(test)
    print ('{0:10}: {1:.5f} => [{2:}...{3:}]'.format(test.__name__,elapsed,result[0],result[-1]))