Compréhensions de listes, programmation fonctionnelle ou boucles For : lesquelles offrent les meilleures performances en Python ?

Comparaison des performances : compréhensions de listes, fonctions fonctionnelles et "boucles for"

La question des performances entre les compréhensions de listes, les fonctions fonctionnelles et Les "boucles for" en Python ont longtemps été débattues. Alors que l'on dit que les compréhensions de listes et les fonctions fonctionnelles « s'exécutent à une vitesse C » et que les boucles for « s'exécutent à la vitesse de la machine virtuelle Python », il est important d'approfondir les détails techniques pour comprendre leurs véritables performances.

Compréhensions de listes

Les compréhensions de listes sont généralement plus rapides que l'équivalent pour les boucles qui construisent une liste. Cependant, leur avantage en termes de vitesse est minime car ils effectuent toujours une boucle au niveau du bytecode, comme le montre le démontage. Une mauvaise utilisation des compréhensions de liste pour accumuler des valeurs dénuées de sens ajoute simplement une surcharge.

Fonctions fonctionnelles

Les fonctions fonctionnelles écrites en C peuvent en effet être plus efficaces que leurs homologues Python. Cependant, lorsqu'il est utilisé avec lambda ou d'autres fonctions Python, la surcharge liée à la configuration répétée du cadre de pile annule souvent tout gain de performances. Dans de nombreux cas, le traitement en ligne sans appels de fonction (par exemple, une compréhension de liste au lieu d'une carte ou d'un filtre) est légèrement plus rapide.

"for Loops"

"for boucles " en Python ont l'avantage de la simplicité et de la franchise. Bien que les compréhensions de listes et les fonctions fonctionnelles puissent offrir des avantages mineurs en termes de performances dans certains scénarios, les « boucles for » sont généralement le choix le plus approprié pour les tâches qui ne nécessitent pas de filtrage ou de transformation complexe.

Implications en termes de performances pour le développement de jeux.

Dans le contexte du développement de jeux, la question de la compréhension des listes par rapport aux "boucles for" est particulièrement pertinente pour dessiner des cartes complexes et immenses. Même si la compréhension d'une liste peut être légèrement plus rapide dans certains cas, les deux options risquent d'être insuffisantes pour éviter les décalages dans des environnements visuels complexes. Dans de tels scénarios, l'exploration d'optimisations de niveau inférieur (telles que le passage en C) devient nécessaire.

N'oubliez pas que des micro-optimisations approfondies en Python ne peuvent produire que des accélérations limitées. Dans les cas où les performances sont primordiales, il est plus rentable d'envisager d'écrire du code C pour atteindre les niveaux de performances souhaités.

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