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首頁(yè) 后端開發(fā) Python教程 Python 中的列表推導(dǎo)式、函數(shù)式函數(shù)或 For 循環(huán):哪個(gè)提供最佳性能?

Python 中的列表推導(dǎo)式、函數(shù)式函數(shù)或 For 循環(huán):哪個(gè)提供最佳性能?

Dec 13, 2024 pm 08:30 PM

List Comprehensions, Functional Functions, or For Loops in Python: Which Offers the Best Performance?

Python 中的性能注意事項(xiàng):列表推導(dǎo)式和函數(shù)式函數(shù)與 For 循環(huán)

在 Python 中,關(guān)于性能的爭(zhēng)論由來已久與傳統(tǒng)的 for 循環(huán)相比,使用列表推導(dǎo)式或函數(shù)(例如 map()、filter() 和 reduce())的含義。本文深入探討了這個(gè)問題的技術(shù)方面,以提供對(duì)其相對(duì)性能特征的明智理解。

許多人認(rèn)為列表推導(dǎo)式和函數(shù)式函數(shù)可能由于其“C 速度”執(zhí)行而具有性能優(yōu)勢(shì):與for循環(huán)的“python虛擬機(jī)速度”相反。然而,現(xiàn)實(shí)情況更加微妙。

雖然列表推導(dǎo)式的性能確實(shí)可能比等效的 for 循環(huán)稍好,但這種優(yōu)勢(shì)主要源于其優(yōu)化的底層字節(jié)碼實(shí)現(xiàn),這消除了在列表創(chuàng)建過程中額外查找操作的需要。盡管如此,它們?nèi)匀粓?zhí)行字節(jié)碼級(jí)循環(huán),正如提供的反匯編代碼示例所證明的那樣。

關(guān)于功能列表處理函數(shù),盡管是用 C 實(shí)現(xiàn)的,但它們的使用并不總是能保證卓越的性能。在許多情況下,與 Python 堆棧幀設(shè)置相關(guān)的開銷超過了任何潛在的速度增益,特別是在使用 lambda 表達(dá)式或其他 Python 函數(shù)時(shí)。因此,內(nèi)聯(lián)執(zhí)行相同的操作(例如,列表理解而不是 map() 或 filter())通常會(huì)產(chǎn)生稍快的結(jié)果。

實(shí)際上,當(dāng)涉及繪制復(fù)雜和巨大的地圖等要求較高的任務(wù)時(shí)在游戲中,重要的是要認(rèn)識(shí)到 Python 級(jí)別的微優(yōu)化可能不足以實(shí)現(xiàn)足夠的性能。在這種情況下,謹(jǐn)慎的做法可能是考慮合并 C 級(jí)代碼以顯著提高速度。當(dāng)未優(yōu)化的 Python 代碼無(wú)法滿足性能要求并且大量的手動(dòng)優(yōu)化工作收益遞減時(shí),特別推薦此策略。

以上是Python 中的列表推導(dǎo)式、函數(shù)式函數(shù)或 For 循環(huán):哪個(gè)提供最佳性能?的詳細(xì)內(nèi)容。更多信息請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章!

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