[python] सूची को क्लोन या कॉपी कैसे करें?
फ़ेलिक्स ने पहले से ही एक उत्कृष्ट उत्तर प्रदान किया है, लेकिन मैंने सोचा कि मैं विभिन्न विधियों की गति तुलना करूंगा:
- 10.5 9 सेकंड (105.9US / itn) -
copy.deepcopy(old_list) - 10.16 सेकंड (101.6us / itn) - शुद्ध पायथन
Copy()विधि गहराई के साथ कक्षाओं की प्रतिलिपि बनाएँ - 1.488 सेकंड (14.88us / itn) - शुद्ध पायथन
Copy()विधि कक्षाओं की प्रतिलिपि नहीं बना रही है (केवल डिक्ट्स / सूचियों / टुपल्स) - 0.325 सेकंड (3.25us / itn) -
for item in old_list: new_list.append(item) - 0.217 सेकंड (2.17us / itn) -
[i for i in old_list](एक सूची समझ ) - 0.186 सेकंड (1.86us / itn) -
copy.copy(old_list) - 0.075 सेकंड (0.75US / itn) -
list(old_list) - 0.053 सेकंड (0.53us / itn) -
new_list = []; new_list.extend(old_list)new_list = []; new_list.extend(old_list) - 0.039 सेकंड (0.3 9स / इट्न) -
old_list[:]सूचीold_list[:]( सूची स्लाइसिंग )
तो सबसे तेज़ सूची स्लाइसिंग है। लेकिन ध्यान रखें कि copy.copy() , list[:] और list(list) , copy.deepcopy() और पायथन संस्करण के विपरीत सूची में किसी सूचियों, शब्दकोशों और कक्षा के उदाहरणों की प्रतिलिपि नहीं है, इसलिए यदि मूल परिवर्तन , वे प्रतिलिपि सूची में भी बदले जाएंगे और इसके विपरीत।
(यहां कोई स्क्रिप्ट है अगर कोई दिलचस्पी लेता है या कोई समस्या उठाना चाहता है :)
from copy import deepcopy
class old_class:
def __init__(self):
self.blah = 'blah'
class new_class(object):
def __init__(self):
self.blah = 'blah'
dignore = {str: None, unicode: None, int: None, type(None): None}
def Copy(obj, use_deepcopy=True):
t = type(obj)
if t in (list, tuple):
if t == tuple:
# Convert to a list if a tuple to
# allow assigning to when copying
is_tuple = True
obj = list(obj)
else:
# Otherwise just do a quick slice copy
obj = obj[:]
is_tuple = False
# Copy each item recursively
for x in xrange(len(obj)):
if type(obj[x]) in dignore:
continue
obj[x] = Copy(obj[x], use_deepcopy)
if is_tuple:
# Convert back into a tuple again
obj = tuple(obj)
elif t == dict:
# Use the fast shallow dict copy() method and copy any
# values which aren't immutable (like lists, dicts etc)
obj = obj.copy()
for k in obj:
if type(obj[k]) in dignore:
continue
obj[k] = Copy(obj[k], use_deepcopy)
elif t in dignore:
# Numeric or string/unicode?
# It's immutable, so ignore it!
pass
elif use_deepcopy:
obj = deepcopy(obj)
return obj
if __name__ == '__main__':
import copy
from time import time
num_times = 100000
L = [None, 'blah', 1, 543.4532,
['foo'], ('bar',), {'blah': 'blah'},
old_class(), new_class()]
t = time()
for i in xrange(num_times):
Copy(L)
print 'Custom Copy:', time()-t
t = time()
for i in xrange(num_times):
Copy(L, use_deepcopy=False)
print 'Custom Copy Only Copying Lists/Tuples/Dicts (no classes):', time()-t
t = time()
for i in xrange(num_times):
copy.copy(L)
print 'copy.copy:', time()-t
t = time()
for i in xrange(num_times):
copy.deepcopy(L)
print 'copy.deepcopy:', time()-t
t = time()
for i in xrange(num_times):
L[:]
print 'list slicing [:]:', time()-t
t = time()
for i in xrange(num_times):
list(L)
print 'list(L):', time()-t
t = time()
for i in xrange(num_times):
[i for i in L]
print 'list expression(L):', time()-t
t = time()
for i in xrange(num_times):
a = []
a.extend(L)
print 'list extend:', time()-t
t = time()
for i in xrange(num_times):
a = []
for y in L:
a.append(y)
print 'list append:', time()-t
t = time()
for i in xrange(num_times):
a = []
a.extend(i for i in L)
print 'generator expression extend:', time()-t
संपादित करें : बेंचमार्क में नई शैली, पुरानी शैली के वर्ग और डिब्बे जोड़े गए, और पायथन संस्करण को बहुत तेज बना दिया और सूची अभिव्यक्तियों और extend() सहित कुछ और तरीकों को जोड़ा।
पायथन में एक सूची क्लोन या कॉपी करने के विकल्प क्या हैं?
new_list = my_list का उपयोग करते समय my_list हर बार my_list संशोधित करता है।
ऐसा क्यों है?
पायथन 3.6.0 समय
पाइथन 3.6.0 का उपयोग कर समय परिणाम यहां दिए गए हैं। ध्यान रखें कि ये समय एक दूसरे के सापेक्ष हैं, पूर्ण नहीं।
मैं केवल उथले प्रतियों को करने के लिए अटक गया, और कुछ नई विधियों को भी जोड़ा जो Python2 में संभव नहीं थे, जैसे list.copy() (पायथन 3 स्लाइस समकक्ष ) और *new_list, = list ( *new_list, = list ) *new_list, = list :
METHOD TIME TAKEN
b = a[:] 6.468942025996512 #Python2 winner
b = a.copy() 6.986593422974693 #Python3 "slice equivalent"
b = []; b.extend(a) 7.309216841997113
b = a[0:len(a)] 10.916740721993847
*b, = a 11.046738261007704
b = list(a) 11.761539687984623
b = [i for i in a] 24.66165203397395
b = copy.copy(a) 30.853400873980718
b = []
for item in a:
b.append(item) 48.19176080400939
हम पाइथन 3 list.copy() दृष्टिकोण की बढ़ी पठनीयता पर विचार करते हुए पुराने विजेता को अभी भी शीर्ष पर बाहर आते हैं, लेकिन वास्तव में बड़ी मात्रा में नहीं देख सकते हैं।
ध्यान दें कि ये विधियां सूचियों के अलावा किसी अन्य इनपुट के बराबर परिणाम नहीं देती हैं । वे सभी टुकड़े करने योग्य वस्तुओं के लिए काम करते हैं, किसी भी काम के लिए कुछ काम करते हैं, लेकिन केवल copy.copy() किसी भी पायथन ऑब्जेक्ट के लिए काम करता है।
इच्छुक पार्टियों के लिए परीक्षण कोड यहां दिया गया है ( यहां से टेम्पलेट ):
import timeit
COUNT = 50000000
print("Array duplicating. Tests run", COUNT, "times")
setup = 'a = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]; import copy'
print("b = list(a)\t\t", timeit.timeit(stmt='b = list(a)', setup=setup, number=COUNT))
print("b = copy.copy(a)\t\t", timeit.timeit(stmt='b = copy.copy(a)', setup=setup, number=COUNT))
print("b = a.copy()\t\t", timeit.timeit(stmt='b = a.copy()', setup=setup, number=COUNT))
print("b = a[:]\t\t", timeit.timeit(stmt='b = a[:]', setup=setup, number=COUNT))
print("b = a[0:len(a)]\t", timeit.timeit(stmt='b = a[0:len(a)]', setup=setup, number=COUNT))
print("*b, = a\t", timeit.timeit(stmt='*b, = a', setup=setup, number=COUNT))
print("b = []; b.extend(a)\t", timeit.timeit(stmt='b = []; b.extend(a)', setup=setup, number=COUNT))
print("b = []\nfor item in a: b.append(item)\t", timeit.timeit(stmt='b = []\nfor item in a: b.append(item)', setup=setup, number=COUNT))
print("b = [i for i in a]\t", timeit.timeit(stmt='b = [i for i in a]', setup=setup, number=COUNT))
पायथन में एक सूची क्लोन या कॉपी करने के विकल्प क्या हैं?
पायथन 3 में, एक उथली प्रतिलिपि बनाई जा सकती है:
a_copy = a_list.copy()
पायथन 2 और 3 में, आप मूल के पूर्ण टुकड़े के साथ एक उथली प्रति प्राप्त कर सकते हैं:
a_copy = a_list[:]
व्याख्या
सूची कॉपी करने के दो अर्थपूर्ण तरीके हैं। एक उथली प्रतिलिपि एक ही वस्तु की एक नई सूची बनाता है, एक गहरी प्रति नई समकक्ष वस्तुओं वाली एक नई सूची बनाता है।
शालो सूची प्रतिलिपि
एक उथली प्रतिलिपि केवल सूची की प्रतिलिपि बनाता है, जो सूची में वस्तुओं के संदर्भों का एक कंटेनर है। यदि ऑब्जेक्ट्स स्वयं निहित हैं और एक बदल गया है, तो परिवर्तन दोनों सूचियों में दिखाई देगा।
पाइथन 2 और 3 में ऐसा करने के कई तरीके हैं। पायथन 2 तरीके पायथन 3 में भी काम करेंगे।
पायथन 2
पायथन 2 में, सूची की उथली प्रतिलिपि बनाने का बेवकूफ तरीका मूल के पूर्ण टुकड़े के साथ है:
a_copy = a_list[:]
आप सूची निर्माता के माध्यम से सूची उत्तीर्ण करके भी वही काम कर सकते हैं,
a_copy = list(a_list)
लेकिन कन्स्ट्रक्टर का उपयोग कम कुशल है:
>>> timeit
>>> l = range(20)
>>> min(timeit.repeat(lambda: l[:]))
0.30504298210144043
>>> min(timeit.repeat(lambda: list(l)))
0.40698814392089844
पायथन 3
पायथन 3 में, सूचियां list.copy विधि प्राप्त करती हैं:
a_copy = a_list.copy()
पायथन 3.5 में:
>>> import timeit
>>> l = list(range(20))
>>> min(timeit.repeat(lambda: l[:]))
0.38448613602668047
>>> min(timeit.repeat(lambda: list(l)))
0.6309100328944623
>>> min(timeit.repeat(lambda: l.copy()))
0.38122922903858125
एक और सूचक बनाना एक प्रतिलिपि नहीं बनाता है
New_list = my_list का उपयोग करते समय my_list में हर बार new_list संशोधित करता है। ऐसा क्यों है?
my_list सिर्फ एक ऐसा नाम है जो स्मृति में वास्तविक सूची को इंगित करता है। जब आप new_list = my_list कहते हैं तो आप एक प्रतिलिपि नहीं बना रहे हैं, तो आप बस एक और नाम जोड़ रहे हैं जो उस मूल सूची में स्मृति में इंगित करता है। जब हम सूचियों की प्रतियां बनाते हैं तो हमारे पास समान समस्याएं हो सकती हैं।
>>> l = [[], [], []]
>>> l_copy = l[:]
>>> l_copy
[[], [], []]
>>> l_copy[0].append('foo')
>>> l_copy
[['foo'], [], []]
>>> l
[['foo'], [], []]
सूची केवल सामग्री के पॉइंटर्स की एक सरणी है, इसलिए एक उथली प्रतिलिपि सिर्फ पॉइंटर्स की प्रतिलिपि बनाता है, और इसलिए आपके पास दो अलग-अलग सूचियां हैं, लेकिन उनके पास एक ही सामग्री है। सामग्री की प्रतिलिपि बनाने के लिए, आपको एक गहरी प्रतिलिपि की आवश्यकता है।
गहरी प्रतियां
सूची की गहरी प्रतिलिपि बनाने के लिए, पायथन 2 या 3 में, copy मॉड्यूल में गहरी प्रतिलिपि का उपयोग करें :
import copy
a_deep_copy = copy.deepcopy(a_list)
यह दिखाने के लिए कि यह हमें नई उप-सूचियां बनाने की अनुमति देता है:
>>> import copy
>>> l
[['foo'], [], []]
>>> l_deep_copy = copy.deepcopy(l)
>>> l_deep_copy[0].pop()
'foo'
>>> l_deep_copy
[[], [], []]
>>> l
[['foo'], [], []]
और इसलिए हम देखते हैं कि गहरी प्रतिलिपि सूची मूल से पूरी तरह से अलग सूची है। आप अपना खुद का काम रोल कर सकते हैं - लेकिन नहीं। आपको मानक लाइब्रेरी के गहरे कॉपी फ़ंक्शन का उपयोग करके अन्यथा आपके पास बग बनाने की संभावना नहीं है।
eval उपयोग न करें
आप इसे गहरे रंग के तरीके के रूप में इस्तेमाल कर सकते हैं, लेकिन ऐसा न करें:
problematic_deep_copy = eval(repr(a_list))
- यह खतरनाक है, खासकर यदि आप उस स्रोत से कुछ मूल्यांकन कर रहे हैं जिस पर आप भरोसा नहीं करते हैं।
- यह भरोसेमंद नहीं है, अगर आपके द्वारा प्रतिलिपि बनाई गई कोई सबमिशन में कोई प्रतिनिधित्व नहीं है जिसे समकक्ष तत्व को पुन: उत्पन्न करने के लिए eval'd किया जा सकता है।
- यह भी कम प्रदर्शनकारी है।
64 बिट पायथन 2.7 में:
>>> import timeit
>>> import copy
>>> l = range(10)
>>> min(timeit.repeat(lambda: copy.deepcopy(l)))
27.55826997756958
>>> min(timeit.repeat(lambda: eval(repr(l))))
29.04534101486206
64 बिट पायथन 3.5 पर:
>>> import timeit
>>> import copy
>>> l = list(range(10))
>>> min(timeit.repeat(lambda: copy.deepcopy(l)))
16.84255409205798
>>> min(timeit.repeat(lambda: eval(repr(l))))
34.813894678023644
पाइथन संस्करण से स्वतंत्र एक बहुत ही सरल दृष्टिकोण पहले से दिए गए उत्तरों में गायब था, जिसका आप अधिकतर समय उपयोग कर सकते हैं (कम से कम मैं करता हूं):
new_list = my_list * 1 #Solution 1 when you are not using nested lists
हालांकि, अगर my_list में अन्य कंटेनर हैं (उदाहरण के लिए नेस्टेड सूचियों के लिए) आपको प्रतिलिपि लाइब्रेरी से ऊपर दिए गए उत्तरों में सुझाए गए अन्य लोगों के रूप में गहरी प्रतिलिपि का उपयोग करना होगा। उदाहरण के लिए:
import copy
new_list = copy.deepcopy(my_list) #Solution 2 when you are using nested lists
। बोनस : यदि आप तत्वों का उपयोग नहीं करना चाहते हैं (उर्फ उथली प्रतिलिपि):
new_list = my_list[:]
आइए समाधान # 1 और समाधान # 2 के बीच अंतर को समझें
>>> a = range(5)
>>> b = a*1
>>> a,b
([0, 1, 2, 3, 4], [0, 1, 2, 3, 4])
>>> a[2] = 55
>>> a,b
([0, 1, 55, 3, 4], [0, 1, 2, 3, 4])
जैसा कि आप देख सकते हैं समाधान # 1 पूरी तरह से काम करता है जब हम नेस्टेड सूचियों का उपयोग नहीं कर रहे थे। आइए देखें कि क्या होगा जब हम नेस्टेड सूचियों में समाधान # 1 लागू करते हैं।
>>> from copy import deepcopy
>>> a = [range(i,i+4) for i in range(3)]
>>> a
[[0, 1, 2, 3], [1, 2, 3, 4], [2, 3, 4, 5]]
>>> b = a*1
>>> c = deepcopy(a)
>>> for i in (a, b, c): print i
[[0, 1, 2, 3], [1, 2, 3, 4], [2, 3, 4, 5]]
[[0, 1, 2, 3], [1, 2, 3, 4], [2, 3, 4, 5]]
[[0, 1, 2, 3], [1, 2, 3, 4], [2, 3, 4, 5]]
>>> a[2].append('99')
>>> for i in (a, b, c): print i
[[0, 1, 2, 3], [1, 2, 3, 4], [2, 3, 4, 5, 99]]
[[0, 1, 2, 3], [1, 2, 3, 4], [2, 3, 4, 5, 99]] #Solution#1 didn't work in nested list
[[0, 1, 2, 3], [1, 2, 3, 4], [2, 3, 4, 5]] #Solution #2 - DeepCopy worked in nested list
ऐसा करने के लिए पाइथन की मुहावरा newList = oldList[:]
चलो शुरुआत से शुरू करते हैं और इसे थोड़ा गहरा खोजते हैं:
तो मान लें कि आपके पास दो सूची हैं:
list_1=['01','98']
list_2=[['01','98']]
और हमें पहली सूची से शुरू होने वाली दोनों सूची कॉपी करना होगा:
तो सबसे पहले कॉपी की सामान्य विधि से आज़माएं:
copy=list_1
अब यदि आप सोच रहे हैं कि प्रतिलिपि सूची_1 की प्रतिलिपि बनाई गई है तो आप गलत हो सकते हैं, चलो इसे जांचें:
The id() function shows us that both variables point to the same list object, i.e. they share this object.
print(id(copy))
print(id(list_1))
उत्पादन:
4329485320
4329485320
आश्चर्य चकित ? ठीक है चलो इसे एक्सप्लोर करें:
इसलिए जैसा कि हम जानते हैं कि पाइथन एक चर में कुछ भी स्टोर नहीं करता है, वेरिएबल्स केवल ऑब्जेक्ट को संदर्भित कर रहे हैं और ऑब्जेक्ट मूल्य को स्टोर करते हैं। यहां ऑब्जेक्ट list लेकिन हमने उसी ऑब्जेक्ट के दो संदर्भ दो अलग-अलग चर नामों से बनाए हैं। तो दोनों चर एक ही वस्तु को इंगित कर रहे हैं:
इसलिए जब आप copy=list_1 करते हैं तो वास्तव में क्या कर रहा है:
यहां छवि सूची_1 में और प्रति दो चर नाम हैं लेकिन ऑब्जेक्ट दोनों चर के लिए समान है जो list
इसलिए यदि आप कॉपी की गई सूची को संशोधित करने का प्रयास करते हैं तो यह मूल सूची को भी संशोधित करेगा क्योंकि सूची केवल एक ही है, आप उस सूची को संशोधित करेंगे चाहे आप कॉपी की गई सूची से या मूल सूची से हों:
copy[0]="modify"
print(copy)
print(list_1)
उत्पादन:
['modify', '98']
['modify', '98']
तो यह मूल सूची में संशोधन किया गया:
तब समाधान क्या है?
उपाय :
अब सूची की प्रतिलिपि बनाने की दूसरी पायथन विधि पर जाएं:
copy_1=list_1[:]
अब यह विधि उस चीज़ को ठीक करती है जिसे हम पहले मुद्दे में सामना कर रहे थे चलो इसे जांचें:
print(id(copy_1))
print(id(list_1))
4338792136
4338791432
इसलिए हम अपनी दोनों सूचीओं को अलग-अलग आईडी देख सकते हैं और इसका मतलब है कि दोनों चर विभिन्न वस्तुओं को इंगित कर रहे हैं, इसलिए वास्तव में यहां क्या चल रहा है:
आइए अब सूची को संशोधित करने का प्रयास करें और देखते हैं कि क्या हमें अभी भी पिछली समस्या का सामना करना पड़ रहा है:
copy_1[0]="modify"
print(list_1)
print(copy_1)
आउटपुट:
['01', '98']
['modify', '98']
इसलिए जब आप देख सकते हैं कि यह मूल सूची को संशोधित नहीं कर रहा है, तो यह केवल कॉपी की गई सूची में संशोधित है, इसलिए हम इसके साथ ठीक हैं।
तो अब मुझे लगता है कि हम कर रहे हैं? प्रतीक्षा करें कि हमें दूसरी नेस्टेड सूची भी कॉपी करनी है, तो चलिए पाइथोनिक तरीके से प्रयास करें:
copy_2=list_2[:]
तो सूची_2 को किसी अन्य ऑब्जेक्ट का संदर्भ देना चाहिए जो सूची 2 की प्रति है, चलिए जांचें:
print(id((list_2)),id(copy_2))
हमें आउटपुट मिलता है:
4330403592 4330403528
अब हम मान सकते हैं कि दोनों सूचियां अलग-अलग ऑब्जेक्ट को इंगित कर रही हैं, इसलिए आइए इसे संशोधित करने का प्रयास करें और देखते हैं कि यह वही है जो हम चाहते हैं:
तो जब हम कोशिश करते हैं:
copy_2[0][1]="modify"
print(list_2,copy_2)
यह हमें आउटपुट देता है:
[['01', 'modify']] [['01', 'modify']]
अब, यह थोड़ा उलझन में है कि हम पाइथोनिक तरीके से इस्तेमाल करते हैं और फिर भी, हम एक ही मुद्दे का सामना कर रहे हैं।
आइए इसे समझें:
तो जब हम करते हैं:
copy_2=list_2[:]
हम वास्तव में केवल बाहरी सूची की प्रतिलिपि बना रहे हैं, न कि नेस्टेड सूची में, इसलिए नेस्टेड सूची दोनों सूची के लिए एक ही वस्तु है, चलिए जांचें:
print(id(copy_2[0]))
print(id(list_2[0]))
उत्पादन:
4329485832
4329485832
तो वास्तव में जब हम copy_2=list_2[:] यह होता है कि:
यह सूची की प्रति बनाता है लेकिन केवल बाहरी सूची प्रतिलिपि, नेस्टेड सूची प्रति नहीं, नेस्टेड सूची दोनों चर के लिए समान है, इसलिए यदि आप नेस्टेड सूची को संशोधित करने का प्रयास करते हैं तो यह मूल सूची को भी संशोधित करेगा क्योंकि नेस्टेड सूची ऑब्जेक्ट दोनों के लिए समान है नेस्टेड सूची।
तो समाधान क्या है?
समाधान deep copy
from copy import deepcopy
deep=deepcopy(list_2)
तो अब इसे जांचें:
print(id((list_2)),id(deep))
उत्पादन:
4322146056 4322148040
दोनों आईडी अलग हैं, अब आइस्टेड सूची आईडी की जांच करें:
print(id(deep[0]))
print(id(list_2[0]))
उत्पादन:
4322145992
4322145800
जैसा कि आप देख सकते हैं कि दोनों आईडी अलग हैं इसलिए हम मान सकते हैं कि दोनों नेस्टेड सूची अब अलग-अलग ऑब्जेक्ट को इंगित कर रही हैं।
तो जब आप deep=deepcopy(list_2) जो वास्तव में होता है:
तो दोनों नेस्टेड सूची अलग-अलग ऑब्जेक्ट को इंगित कर रही हैं और उनके पास अब नेस्टेड सूची की अलग-अलग प्रति है।
आइए अब नेस्टेड सूची को संशोधित करने का प्रयास करें और देखते हैं कि क्या यह पिछले मुद्दे को हल करता है या नहीं:
तो अगर हम करते हैं:
deep[0][1]="modify"
print(list_2,deep)
उत्पादन:
[['01', '98']] [['01', 'modify']]
इसलिए जब आप देख सकते हैं कि यह मूल नेस्टेड सूची को संशोधित नहीं करता है, तो यह केवल कॉपी की गई सूची में संशोधन करता है।
यदि आपको मेरा विस्तृत उत्तर पसंद है, तो मुझे यह बताकर बताएं, अगर आपको कोई संदेह है तो इस जवाब को वास्तविकता दें, टिप्पणी करें :)
new_list = list(old_list)
यह मुझे आश्चर्यचकित करता है कि इसका अभी तक उल्लेख नहीं किया गया है, इसलिए पूर्णता के लिए ...
आप "स्प्लट ऑपरेटर" के साथ अनपॅकिंग सूची निष्पादित कर सकते हैं: * , जो आपकी सूची के तत्वों की प्रतिलिपि भी बनायेगा।
old_list = [1, 2, 3]
new_list = [*old_list]
new_list.append(4)
old_list == [1, 2, 3]
new_list == [1, 2, 3, 4]
इस विधि के स्पष्ट नकारात्मक पक्ष यह है कि यह केवल पायथन 3.5+ में उपलब्ध है।
समय के अनुसार, यह अन्य सामान्य तरीकों से बेहतर प्रदर्शन करने लगता है।
x = [random.random() for _ in range(1000)]
%timeit a = list(x)
%timeit a = x.copy()
%timeit a = x[:]
%timeit a = [*x]
#: 2.47 µs ± 38.1 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
#: 2.47 µs ± 54.6 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
#: 2.39 µs ± 58.2 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
#: 2.22 µs ± 43.2 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
python 
