Listenverständnis vs. For-Schleifen vs. funktionale Funktionen: Welche bietet die beste Leistung in Python?

Listenverständnisse und funktionale Funktionen: Bewertung der Leistung gegenüber For-Schleifen

Die Leistung von Listenverständnissen und funktionalen Funktionen (z. B. map(), filter(), Reduce()) im Vergleich zu for-Schleifen hat anhaltende Debatten ausgelöst. Während diese Konstrukte behaupten, mit C-Geschwindigkeit zu arbeiten, fragen sich einige, ob sie die Geschwindigkeit des nativen Python-Interpreters von For-Schleifen übertreffen.

Technische Überlegungen

Listenverständnisse trotz ihrer Kompaktheit Syntax, auf Bytecode-Ebene mit einer Schleife ausführen:

dis.dis('[x for x in range(10)]')

Diese Schleife beinhaltet das Erstellen und Erweitern einer Liste, die kann beim Verwerfen einen Overhead verursachen.

Andererseits sind funktionale Funktionen in C geschrieben, was eine höhere Effizienz verspricht. Der Aufwand für die wiederholte Erstellung von Python-Stack-Frames kann jedoch potenzielle Gewinne schmälern.

Grenzen der Mikrooptimierung

Mikrooptimierungen können zwar die Geschwindigkeit des Python-Codes erhöhen, haben jedoch Einschränkungen . In Szenarien, in denen die native Python-Geschwindigkeit nicht ausreicht, ist der Wechsel zu C ein effizienterer Ansatz.

Evaluierung im Spieleentwicklungskontext

Im Kontext der Zeichnung komplexer Karten Wenn in einem Spiel der nicht optimierte Python-Code die Leistungsanforderungen nicht erfüllt, ist es möglicherweise praktikabler, den Code in C zu implementieren, als sich auf komplizierte Codes zu verlassen Mikrooptimierungen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonListenverständnis vs. For-Schleifen vs. funktionale Funktionen: Welche bietet die beste Leistung in Python?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!