Функция pd.set_option() в библиотеке Pandas позволяет настраивать различные параметры отображения и поведения датафрейма, улучшая пользовательский опыт. Она позволяет изменять такие настройки, как максимальное количество отображаемых строк и столбцов, точность представления чисел, форматирование дат и времени, а также задавать бэкенд-движки при чтении файлов Excel, баз SQL и проч. Пользователи могут установить параметры как глобально, так и для конкретных сессий, что позволяет тонко настраивать визуализацию данных под свои нужды. Доступные параметры можно просмотреть с помощью pd.get_option() и pd.describe_option(), что упрощает управление настройками.

Документация

Генератор выражений: x * x for x in range(10) вычисляет квадрат числа x для каждого числа x в диапазоне от 0 до 9 (то есть от 0 до 9 включительно).

2. set: Функция set() берет все значения, производимые генератором, и добавляет их в множество. Итак, в результате формируется множество, содержащее значения: {0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81}

В Python множество (set) не гарантирует порядок элементов, и при каждом запуске программы в разных версиях языка он будет отличаться.

x * x for x in range(10) вычисляет квадрат числа x для каждого четного числа x в диапазоне от 0 до 9 (то есть 0, 2, 4, 6, 8).

Фигурные скобки и x: обозначают генерацию словаря, где в качестве ключа будет выступать исходный четный x (то есть числа 0, 2, 4, 6, 8).

Ключи словаря тоже не упорядочиваются, потому в разных версиях интерпретаторов мы будем получать разный порядок ключей.

На каждой итерации внутреннего цикла вам доступен элемент x из первого списка и элемент y из второго списка, и вы выполняете сложение этих двух значений: x + y.

Результат каждого сложения добавляется в множество a. Множество автоматически удаляет дубликаты.

Модуль time позволяет замерить время исполнения кода. Вот пример функции с ее использованием:

import time

def timer(func, *args): # Упрощенная функция измерения времени
    start = time.clock()
    for i in range(1000):
        func(*args)
    return time.clock() - start # Суммарное истекшее время в секундах

Что делают остальные модули, можно посмотреть в полном списке в документации Python.

map() — самый быстрый вариант, поскольку функция фактически работает на C. И это превышает скорости конкурентов. А кто в рейтинге взял серебро и бронзу?

Как видно, в каждой функции по 10 миллионов шагов функций — каждая строит список из 10 000 элементов 1000 раз.

Запустив сценарий в Python 3.7, мы получаем следующие результаты — map() быстрее списковых включений, они оба быстрее циклов for, а генераторные выражения и функции находятся посередине (время в секундах):

forLoop :: 2.34160
listComp : 1.31783
mapCall :: 0.41968
genExpr :: 1.92063
genFunc :: 1.93672

Генераторное выражение должно делать дополнительную работу по сохранению и
восстановлению своего состояния во время выпуска значений.