Python 中最快的循环姿势

比眉伴天荒 2022-08-28 02:59 234阅读 0赞

大家好，我是 somenzz，今天我们来研究一下 Python 中最快的循环方法。

## 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：

### 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：

![67bf3a31c37ca97e08b497f47fd372b7.png][]

## 比较快的姿势 ##

### 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。

## 最后 ##

本文分享了几种遍历求和的方法，对比了它们的性能，给出了相应的结论，如果有帮助，还请点个赞哈，如果在看+转发的话，感激涕零。

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