


Listenverst?ndnisse, funktionale Funktionen oder For-Schleifen in Python: Welche bieten die beste Leistung?
Dec 13, 2024 pm 08:30 PMüberlegungen zur Leistung in Python: Listenverst?ndnisse und funktionale Funktionen vs. For-Schleifen
In Python gibt es seit langem eine Debatte über die Leistung Auswirkungen der Verwendung von Listenverst?ndnissen oder Funktionsfunktionen wie Map(), Filter() und Reduce() im Gegensatz zu herk?mmlichen for-Schleifen. Dieser Artikel befasst sich mit den technischen Aspekten dieser Frage, um ein fundiertes Verst?ndnis ihrer relativen Leistungsmerkmale zu vermitteln.
Viele haben argumentiert, dass Listenverst?ndnisse und funktionale Funktionen aufgrund ihrer ?C-Geschwindigkeit“-Ausführung einen Leistungsvorteil haben k?nnten im Gegensatz zur ?Geschwindigkeit der virtuellen Python-Maschine“ von for-Schleifen. Die Realit?t sieht jedoch differenzierter aus.
W?hrend Listenverst?ndnisse in der Tat etwas besser abschneiden als gleichwertige For-Schleifen, ist dieser Vorteil in erster Linie auf die optimierte zugrunde liegende Bytecode-Implementierung zurückzuführen, die die Notwendigkeit zus?tzlicher Suchvorg?nge w?hrend der Listenerstellung eliminiert. Dennoch führen sie immer noch eine Schleife auf Bytecode-Ebene aus, wie die bereitgestellten disassemblierten Codebeispiele belegen.
Funktionale Listenverarbeitungsfunktionen sind zwar in C implementiert, ihre Verwendung garantiert jedoch nicht immer eine überlegene Leistung. In vielen F?llen übersteigt der mit Python-Stack-Frame-Setups verbundene Overhead m?gliche Geschwindigkeitsgewinne, insbesondere bei der Verwendung von Lambda-Ausdrücken oder anderen Python-Funktionen. Daher führt die Inline-Ausführung derselben Vorg?nge (z. B. Listenverst?ndnis anstelle von map() oder filter()) h?ufig zu geringfügig schnelleren Ergebnissen.
In der Praxis, wenn es um anspruchsvolle Aufgaben wie das Zeichnen komplexer und umfangreicher Karten geht In einem Spiel ist es wichtig zu erkennen, dass Mikrooptimierungen auf Python-Ebene m?glicherweise nicht ausreichen, um eine angemessene Leistung zu erzielen. In solchen Szenarien k?nnte es sinnvoll sein, die Option der Einbindung von C-Level-Code in Betracht zu ziehen, um erhebliche Geschwindigkeitsverbesserungen zu erzielen. Diese Strategie wird insbesondere dann empfohlen, wenn nicht optimierter Python-Code die Leistungsanforderungen nicht erfüllt und erhebliche manuelle Optimierungsbemühungen zu sinkenden Ertr?gen führen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonListenverst?ndnisse, funktionale Funktionen oder For-Schleifen in Python: Welche bieten die beste Leistung?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Der Schlüssel zum Umgang mit der API -Authentifizierung besteht darin, die Authentifizierungsmethode korrekt zu verstehen und zu verwenden. 1. Apikey ist die einfachste Authentifizierungsmethode, die normalerweise in den Anforderungsheader- oder URL -Parametern platziert ist. 2. BasicAuth verwendet Benutzername und Kennwort für die Basis64 -Codierungsübertragung, die für interne Systeme geeignet ist. 3.. OAuth2 muss das Token zuerst über Client_id und Client_secret erhalten und dann das BearerToken in den Anforderungsheader bringen. V. Kurz gesagt, die Auswahl der entsprechenden Methode gem?? dem Dokument und das sichere Speichern der Schlüsselinformationen ist der Schlüssel.

Assert ist ein Inssertion -Tool, das in Python zum Debuggen verwendet wird, und wirft einen Assertionerror aus, wenn der Zustand nicht erfüllt ist. Die Syntax ist eine geltende Bedingung sowie optionale Fehlerinformationen, die für die interne Logiküberprüfung geeignet sind, z. B. Parameterprüfung, Statusbest?tigung usw., k?nnen jedoch nicht für die Sicherheits- oder Benutzereingabeprüfung verwendet werden und sollten in Verbindung mit klaren Eingabeaufforderungen verwendet werden. Es ist nur zum Hilfsdebuggen in der Entwicklungsphase verfügbar, anstatt die Ausnahmebehandlung zu ersetzen.

TypHintsinpythonsolvetheProblemofAmbiguityAndpotentialbugsindynamicalpedCodeByAllowingDevelopstospecifyexpectypes

Eine gemeinsame Methode, um zwei Listen gleichzeitig in Python zu durchqueren, besteht darin, die Funktion ZIP () zu verwenden, die mehrere Listen in der Reihenfolge und die kürzeste ist. Wenn die Listenl?nge inkonsistent ist, k?nnen Sie iTertools.zip_longest () verwenden, um die l?ngste zu sein und die fehlenden Werte auszufüllen. In Kombination mit Enumerate () k?nnen Sie den Index gleichzeitig erhalten. 1.zip () ist pr?gnant und praktisch, geeignet für die Iteration gepaarte Daten; 2.zip_longest () kann den Standardwert beim Umgang mit inkonsistenten L?ngen einfüllen. 3.Enumerate (ZIP ()) kann w?hrend des Durchlaufens Indizes erhalten und die Bedürfnisse einer Vielzahl komplexer Szenarien erfüllen.

INPYTHON, ITERATORATORSAROBJECTSHATALWOULOUPING ThroughCollections Byimplementing__iter __ () und __Next __ (). 1) IteratorsworkviATheiterProtocol, verwendete __iter __ () toreturn thiteratorand__Next __ () torethentexteemtemuntemuntilstoperationSaised.2) und

Um moderne und effiziente APIs mit Python zu schaffen, wird Fastapi empfohlen. Es basiert auf Eingabeaufforderungen an Standardpython -Typ und kann automatisch Dokumente mit ausgezeichneter Leistung generieren. Nach der Installation von Fastapi und ASGI Server Uvicorn k?nnen Sie Schnittstellencode schreiben. Durch das Definieren von Routen, das Schreiben von Verarbeitungsfunktionen und die Rückgabe von Daten kann schnell APIs erstellt werden. Fastapi unterstützt eine Vielzahl von HTTP -Methoden und bietet automatisch generierte Swaggerui- und Redoc -Dokumentationssysteme. URL -Parameter k?nnen durch Pfaddefinition erfasst werden, w?hrend Abfrageparameter durch Einstellen von Standardwerten für Funktionsparameter implementiert werden k?nnen. Der rationale Einsatz pydantischer Modelle kann dazu beitragen, die Entwicklungseffizienz und Genauigkeit zu verbessern.

Um die API zu testen, müssen Sie Pythons Anfragebibliothek verwenden. In den Schritten werden die Bibliothek installiert, Anfragen gesendet, Antworten überprüfen, Zeitüberschreitungen festlegen und erneut werden. Installieren Sie zun?chst die Bibliothek über PipinstallRequests. Verwenden Sie dann Requests.get () oder Requests.Post () und andere Methoden zum Senden von GET- oder Post -Anfragen. überprüfen Sie dann die Antwort. Fügen Sie schlie?lich Zeitüberschreitungsparameter hinzu, um die Zeitüberschreitungszeit festzulegen, und kombinieren Sie die Wiederholungsbibliothek, um eine automatische Wiederholung zu erreichen, um die Stabilit?t zu verbessern.

In Python sind Variablen, die in einer Funktion definiert sind, lokale Variablen und sind nur innerhalb der Funktion gültig. Extern definiert sind globale Variablen, die überall gelesen werden k?nnen. 1. lokale Variablen werden zerst?rt, wenn die Funktion ausgeführt wird. 2. Die Funktion kann auf globale Variablen zugreifen, kann jedoch nicht direkt ge?ndert werden, sodass das globale Schlüsselwort erforderlich ist. 3. Wenn Sie die ?u?eren Funktionsvariablen in verschachtelten Funktionen ?ndern m?chten, müssen Sie das nichtlokale Schlüsselwort verwenden. 4.. Variablen mit demselben Namen beeinflussen sich in verschiedenen Bereichen nicht gegenseitig; 5. Global muss bei der Modifizierung globaler Variablen deklariert werden, ansonsten werden ungebundener Fehler aufgeworfen. Das Verst?ndnis dieser Regeln hilft bei der Vermeidung von Fehler und zum Schreiben zuverl?ssigerer Funktionen.
