বেস পাইথন প্যাকেজগুলির সাথে কাজ করে উপরের কয়েকটি উত্তর থেকে অনুপ্রাণিত হয়ে আমি কয়েকটিটির পারফরম্যান্স তুলনা করেছি (পাইথন ৩.7.৩ ব্যবহার করে):
পদ্ধতি 1: অ্যাস্ট
import ast
list(map(str.strip, ast.literal_eval(u'[ "A","B","C" , " D"]')))
# ['A', 'B', 'C', 'D']
import timeit
timeit.timeit(stmt="list(map(str.strip, ast.literal_eval(u'[ \"A\",\"B\",\"C\" , \" D\"]')))", setup='import ast', number=100000)
# 1.292875313000195
পদ্ধতি 2: json
import json
list(map(str.strip, json.loads(u'[ "A","B","C" , " D"]')))
# ['A', 'B', 'C', 'D']
import timeit
timeit.timeit(stmt="list(map(str.strip, json.loads(u'[ \"A\",\"B\",\"C\" , \" D\"]')))", setup='import json', number=100000)
# 0.27833264000014424
পদ্ধতি 3: কোনও আমদানি নেই
list(map(str.strip, u'[ "A","B","C" , " D"]'.strip('][').replace('"', '').split(',')))
# ['A', 'B', 'C', 'D']
import timeit
timeit.timeit(stmt="list(map(str.strip, u'[ \"A\",\"B\",\"C\" , \" D\"]'.strip('][').replace('\"', '').split(',')))", number=100000)
# 0.12935059100027502
আমি সবচেয়ে খারাপ পাঠযোগ্যতার সাথে পদ্ধতিটি সবচেয়ে ভাল পারফরম্যান্সের সাথে বিবেচনা করে দেখে হতাশ হয়েছি ... সর্বাধিক পঠনযোগ্য বিকল্পের সাথে যাওয়ার সময় বিবেচনা করার মতো ট্রেড অফ রয়েছে ... আমি সাধারণত যে ধরণের কাজের চাপ ব্যবহার করি তার জন্য আমি সাধারণত পাইথন ব্যবহার করি সামান্য আরও পারফরম্যান্ট বিকল্পের উপরে মান পঠনযোগ্যতা, তবে যথারীতি এটি নির্ভর করে।