Listenverständnisse, funktionale Funktionen oder For-Schleifen in Python: Welche bieten die beste Leistung?

Überlegungen zur Leistung in Python: Listenverständnisse und funktionale Funktionen vs. For-Schleifen

In Python gibt es seit langem eine Debatte über die Leistung Auswirkungen der Verwendung von Listenverständnissen oder Funktionsfunktionen wie Map(), Filter() und Reduce() im Gegensatz zu herkömmlichen for-Schleifen. Dieser Artikel befasst sich mit den technischen Aspekten dieser Frage, um ein fundiertes Verständnis ihrer relativen Leistungsmerkmale zu vermitteln.

Viele haben argumentiert, dass Listenverständnisse und funktionale Funktionen aufgrund ihrer „C-Geschwindigkeit“-Ausführung einen Leistungsvorteil haben könnten im Gegensatz zur „Geschwindigkeit der virtuellen Python-Maschine“ von for-Schleifen. Die Realität sieht jedoch differenzierter aus.

Während Listenverständnisse 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 zusätzlicher Suchvorgänge während 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 Fällen übersteigt der mit Python-Stack-Frame-Setups verbundene Overhead mögliche Geschwindigkeitsgewinne, insbesondere bei der Verwendung von Lambda-Ausdrücken oder anderen Python-Funktionen. Daher führt die Inline-Ausführung derselben Vorgänge (z. B. Listenverständnis anstelle von map() oder filter()) häufig 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 möglicherweise nicht ausreichen, um eine angemessene Leistung zu erzielen. In solchen Szenarien könnte 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 Erträgen führen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonListenverständnisse, 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!