Listenverständnis vs. funktionale Funktionen in Python: Welche ist besser?

Listenverständnisse und funktionale Funktionen: Leistungsvergleich

In der Python-Programmierung gibt es seit langem eine Debatte über die Leistung von Listenverständnissen und funktionalen Funktionen Funktionen wie „map()“, „filter()“ und „reduction()“ im Vergleich zu herkömmlichen for-Schleifen. Diese Frage ist in leistungsintensiven Szenarien wie der Spieleentwicklung besonders relevant.

Listenverständnisse

Listenverständnisse sind eine prägnante und pythonische Möglichkeit, durch Iteration neue Listen zu erstellen bestehende Sammlungen. Obwohl sie scheinbar mit der Geschwindigkeit C laufen, ist diese Wahrnehmung nicht ganz korrekt. Listenverständnisse werden weiterhin in der virtuellen Python-Maschine ausgeführt und verursachen Schleifen auf Bytecode-Ebene. Daher sind sie zwar geringfügig schneller als entsprechende Schleifen, die Listen erstellen, aber nicht grundsätzlich schneller als Schleifen, die keine Listen erstellen.

Funktionale Funktionen

Funktionale Listenverarbeitungsfunktionen sind in C geschrieben und bieten möglicherweise eine bessere Leistung als entsprechende Python-Funktionen. Allerdings erfordert der Aufruf dieser Funktionen auch die Einrichtung von Python-Stack-Frames, was jegliche Geschwindigkeitsvorteile zunichte machen kann. Oftmals erweist sich die Inline-Durchführung derselben Vorgänge mithilfe von Listenverständnissen oder anderen nicht funktionsbasierten Ansätzen als etwas schneller.

Auswirkungen auf die Spieleentwicklung

Während Listenverständnisse und Während funktionale Funktionen zur Leistungsoptimierung in Python beitragen können, reichen Mikrooptimierungen allein wahrscheinlich nicht aus, um komplexe und anspruchsvolle Aufgaben wie die Erstellung riesiger Karten in einem Spiel zu bewältigen. Wenn solche Vorgänge übermäßig langsam bleiben, muss der Entwickler möglicherweise die Nutzung von C oder die Erforschung anderer leistungssteigernder Strategien in Betracht ziehen.

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