Python中快的循环方式，你知道几种？

各种姿势

比如说有一个简单的任务，就是从 1 累加到 1 亿，我们至少可以有 7 种方法来实现，列举如下：

成都创新互联公司主要从事网站设计、网站制作、网页设计、企业做网站、公司建网站等业务。立足成都服务冷水滩,十年网站建设经验,价格优惠、服务专业,欢迎来电咨询建站服务:028-86922220

1、while 循环

def while_loop(n=100_000_000):
    i = 0
    s = 0
    while i < n:
        s += i
        i += 1
    return s

2、for 循环

def for_loop(n=100_000_000):
    s = 0
    for i in range(n):
        s += i
    return s

3、sum range

def sum_range(n=100_000_000):
    return sum(range(n))

4、sum generator(生成器)

def sum_generator(n=100_000_000):
    return sum(i for i in range(n))

5、sum list comprehension(列表推导式)

def sum_list_comp(n=100_000_000):
    return sum([i for i in range(n)])

6、sum numpy

import numpy
def sum_numpy(n=100_000_000):
    return numpy.sum(numpy.arange(n, dtype=numpy.int64))

7、sum numpy python range

import numpy
def sum_numpy_python_range(n=100_000_000):
    return numpy.sum(range(n))

上述 7 种方法得到的结果是一样的，但是消耗的时间却各不相同，你可以猜测一下哪一个方法最快，然后看下面代码的执行结果：

import timeit

def main():
    l_align = 25
    print(f'{"1、while 循环":<{l_align}} {timeit.timeit(while_loop, number=1):.6f}')
    print(f"{'2、for 循环':<{l_align}}  {timeit.timeit(for_loop, number=1):.6f}")
    print(f'{"3、sum range":<{l_align}} {timeit.timeit(sum_range, number=1):.6f}')
    print(f'{"4、sum generator":<{l_align}} {timeit.timeit(sum_generator, number=1):.6f}')
    print(f'{"5、sum list comprehension":<{l_align}} {timeit.timeit(sum_list_comp, number=1):.6f}')
    print(f'{"6、sum numpy":<{l_align}} {timeit.timeit(sum_numpy, number=1):.6f}')
    print(f'{"7、sum numpy python range":<{l_align}} {timeit.timeit(sum_numpy_python_range, number=1):.6f}')

if __name__ == '__main__':
    main()

执行结果如下所示：

比较快的方式

for 比 while 块

for 和 while 本质上在做相同的事情，但是 while 是纯 Python 代码，而 for 是调用了 C 扩展来对变量进行递增和边界检查，我们知道 CPython 解释器就是 C 语言编写的，Python 代码要比 C 代码慢，而 for 循环代表 C，while 循环代表 Python，因此 for 比 while 快。

numpy 内置的 sum 要比 Python 的 sum 快

numpy 主要是用 C 编写的，相同的功能，肯定是 numpy 的快，类似的，numpy 的 arange 肯定比 Python 的 range 快。

交叉使用会更慢

numpy 的 sum 与 Python 的 range 结合使用，结果耗时最长，见方法 7。最好是都使用 numpy 包来完成任务，像方法 6。

生成器比列表推导式更快

生成器是惰性的，不会一下子生成 1 亿个数字，而列表推导式会一下子申请全部的数字，内存占有较高不说，还不能有效地利用缓存，因此性能稍差。

本文题目：Python中快的循环方式，你知道几种？
本文地址：http://www.stwzsj.com/qtweb/news32/17432.html

网站建设、网络推广公司-创新互联，是专注品牌与效果的网站制作，网络营销seo公司；服务项目有等

广告

声明：本网站发布的内容（图片、视频和文字）以用户投稿、用户转载内容为主，如果涉及侵权请尽快告知，我们将会在第一时间删除。文章观点不代表本网站立场，如需处理请联系客服。电话：028-86922220；邮箱：631063699@qq.com。内容未经允许不得转载，或转载时需注明来源： 创新互联