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.

Модуль timeit позволяет измерить время исполнения кода.

В команде python3 -m timeit -n 1000 -r 3 "L = [1,2,3,4,5]" "M = [x + 1 for x in L]" используются несколько флагов, которые управляют поведением модуля:

-n 1000: флаг указывает количество повторений. Тестируемый код будет выполняться 1000 раз за каждую итерацию.

-r 3: флаг задает количество повторных запусков всего теста

Вывод у команды будет такой (проверено на Python 3.13.1):

1000 loops, best of 3: 111 nsec per loop

Из всех флагов только -s действительный:

-s S, --setup=S
statement to be executed once initially (default pass)

Для указания кода настройки в режиме командной строки применяется строка после флага —s (или несколько в случае многострочного кода настройки), а в режиме вызовов API-интерфейса — аргумент setup. В итоге тесты можно ориентировать более четко, например, выносить инициализацию списка выносится в код, чтобы измерять
время только итерации:

python3 -m timeit -n 1000 -r 3 -s "L = [1,2,3,4,5]" "M = [x + 1 for x in L]"

Подробнее в документации

— 'spam' * 3 генерирует строку 'spamspamspam', которая состоит из трех повторений строки 'spam';
— используется генератор списка [], который обходит каждый символ строки 'spamspamspam';
— Функция f(x) просто возвращает переданное ей значение x без изменений.