Was ist schneller für eine Schleife mit auflisten oder eine for-Schleife mit xrange in Python?

Was ist schneller, eine for-Schleife mit auflisten oder mit xrange?

EDIT: ich habe getestet, und ich sehe nur minimale Unterschiede.

  • Sie sind nicht wirklich austauschbar. Was versuchen Sie zu tun? Können Sie fügen Sie ein code-Beispiel?
  • Warum nicht es zu testen (nach der Bestimmung, dass es darauf ankommt)?
  • Wow, downvote Himmel über hier. Warten wir noch ein wenig für eine bessere Frage. Vielleicht das Plakat muss eine Antwort auf die Frage, warum diese Frage ist schwer zu beantworten... Lasst uns ein wenig mehr Einladend für den neuen Benutzer an und helfen Sie ihm mit auf seinen ersten post.
  • Sie sind, wenn Sie wollen, um eine index-Variablen-handy, während Sie Durchlaufen.
  • das ist es, was enumerate ist für.
  • Es ist wie zu Fragen, "welches gas wird meine limousine schneller gehen?" ... wenn Sie sich sorgen über Geschwindigkeit machen das Auto leichter oder bekommen eine andere.
  • Ich weiß nicht, was Punkt, den Sie versuchen zu machen. Mein Punkt war, dass die beiden auflisten und xrange wird ein index wie Sie Durchlaufen, und Sie sind daher etwas austauschbar. Tun Sie nicht einverstanden mit diesem?
  • High-Oktan Benzin wird einige Autos schneller gehen, und mit der richtigen Mischung wird wahrscheinlich viel billiger, dass der Kauf ein anderes Auto. Für die Frage, ich denke es ist durchaus sinnvoll zu Fragen, welche schneller ist. Manchmal sind kleine Dinge wie diese können einen großen Unterschied machen, um performance-kritische code-Abschnitte. In JavaScript, zum Beispiel, die Wahl der richtigen looping-Konstrukt kann eine riesigen Unterschied.
  • Sie sind in der Tat etwas austauschbar; ich Stimme mit diesem. Ich denke, dass das aufzählen ist mehr Pythonic, leichter zu Lesen, usw. Aber ich denke, dass in der spree von gestimmt, Kommentare, verlor ich den Faden des Gesprächs, also meine Bemerkung war ein wenig off-topic. Sorry. 🙂

InformationsquelleAutor ichigo | 2011-01-31
  1. 5

    Aufzuzählen ist etwas schneller. Getestet in Python 3:

    >>>import pygame
>>>pygame.init()
>>>clock = pygame.time.Clock()
>>>a = list(range(100000))
>>>def do_with_range():
...    clock.tick()
...    k = 0
...    for i in range(len(a)):
...        k += a[i]
...    print(clock.tick())
>>>def do_with_enumerate():
...    clock.tick()
...    k = 0
...    for i, j in enumerate(a):
...        k += j
...    print(clock.tick())
>>>do_with_range()
23
>>>do_with_enumerate()
21

    Wenn einem nicht eine Liste, sondern ein generator, wäre es deutlich schneller aufzählen (74ms mit range, 23ms mit aufzählen).

    • Die Frage war eigentlich, Fragen über xrange, nicht range
    • In Python 3 xrange wurde ersetzt durch das Sortiment und Angebot ist der generator jetzt. Dies ist auch der Grund, warum ich manuell did-Liste(range()). So, die Ergebnisse in Python 2 verwenden xrange ähnlich sein würde.
    • Okay, getestet habe ich es in Python 2 als auch. Aus unerfindlichen Gründen, Python 2 ist eine Hölle von viel schneller als Python 3 ist, und die xrange und auflisten Versionen sind von der gleichen Geschwindigkeit: 14ms. (Sollte man nicht erwarten, dass spätere Versionen der Sprache schneller zu sein als die vorherigen? Aber gut...).
    • Und doch ist es immer noch schneller, um eine lokale, die Sie erhöhen vielmehr als eine dieser Methoden. Auflisten ist die Pythonic way, aber Auspacken von Tupeln ist langsamer als die Inkrementierung der einheimischen, und so wird es wohl immer langsamer (zwar nur marginal, so).
    • Nicht zu erwähnen, dass der Unterschied lächerlich, wenn bemerkbar, auch einen spürbaren Unterschied würde es nicht rechtfertigen, die zusätzlichen code und Hässlichkeit, es sei denn vielleicht in einer inneren Schleife (das sollte man vermutlich nur schreiben in Cython wenn die Geschwindigkeit ist das wichtig).
    • gut, diese tatsächlich ins Spiel kommt, mit LLVM, in denen JIT-Optimierung += ist ganz anders als die JIT-Optimierung eine Funktion, Ergebnis wird ausgepackt in zwei einheimischen. Nicht, dass stackoverflow Kommentare sind der Ort, zu diskutieren, die die feineren details von python-Effizienz.. 🙂 Aber es genügt zu sagen, dass der Globale Ressourcenverbrauch mit enumerate() auf einem cluster kann tatsächlich einen erheblichen Nachteil im Vergleich zu +=.
    • laut dieser Seite pythonfasterway.uni.mich aufzählen ist schneller als xrange. Es ist wahr. Ich habe es auch versucht.

    InformationsquelleAutor cemper93
  2. 5

    Können Sie verwenden Sie das timeit-Modul in der standard-Bibliothek zu vergleichen. Der timeit.timeit () - Funktion verwendet, darunter nimmt eine Aussage, dass es läuft 1'000'000 mal und gibt die Gesamtzeit in Sekunden. In diesem test auflisten() ist etwas langsamer.

    >>> import timeit
>>> timeit.timeit('for i in xrange(100): a[i]', 'a = list(xrange(100))')
7.2920000553131104
>>> timeit.timeit('for i, o in enumerate(a): o', 'a = list(xrange(100))')
10.359999895095825
>>> timeit.timeit('for i in xrange(100): a[i] + 1', 'a = list(xrange(100))')
10.380000114440918
>>> timeit.timeit('for i, o in enumerate(a): o + 1', 'a = list(xrange(100))')
13.514999866485596
    InformationsquelleAutor jd.
  3. 0

    Mu.

    For-Schleifen können mit beiden auflisten und xrange zur gleichen Zeit, aber es wäre dumm. Die enumerate-Funktion fügt einen index, so dass Sie kann sagen, was der index eines Elements in Ihre iterierbar ist. Die xrange-Funktion gibt einen wiederholenden voller zahlen. Verwenden Sie es, wenn Sie wollen, etwas zu tun, eine bestimmte Anzahl von Zeiten, anstatt für jedes element in einer durchsuchbar.

    Beispiele:

    for idx, element in ['foo', 'bar', 'baz']:
    print idx, element

for idx in xrange(3):
    print idx
    InformationsquelleAutor nmichaels
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