Python 效能優化：List Comprehension vs. Map/Filter

寫出 Pythonic 且高效的程式碼

在處理大量數據時，迴圈的寫法直接影響效能。傳統的 for 迴圈雖然直觀，但在 Python 解譯器中速度較慢。

List Comprehension (列表推導式)：
squares = [x**2 for x in range(1000)]
這是最 Pythonic 的寫法，底層經過優化，執行速度通常比 for 迴圈快 30-50%。

Map/Filter 函數：
squares = list(map(lambda x: x**2, range(1000)))
在 Python 3 中，map 回傳的是 Iterator (惰性求值)，這在處理超大數據集時非常節省記憶體，因為它不會一次產生所有結果。但若需轉回 List，其效能與 List Comprehension 相當。

結論：追求可讀性與一般效能，首選 List Comprehension；若處理海量數據且只需迭代一次，優先使用 map 或 Generator Expression (x**2 for x in range(1000))。