Quelle construction Python (compréhensions de listes, fonctions fonctionnelles ou boucles for) offre les meilleures performances, et pourquoi ?

Comparaison rapide des compréhensions de listes, des fonctions fonctionnelles et des boucles For en Python

L'efficacité des compréhensions de listes, des fonctions fonctionnelles comme la carte (), filter() et réduire(), et les boucles for en Python sont un sujet de débat. Bien que ces constructions soient généralement comparées, il est crucial de comprendre leurs différences techniques sous-jacentes.

Les compréhensions de listes et les fonctions fonctionnelles sont exécutées dans un environnement C compilé, tandis que les boucles for s'exécutent dans la machine virtuelle de Python. Cette disparité de performances peut conduire à des idées fausses, soulevant des questions quant à savoir si les compréhensions de listes et les fonctions fonctionnelles sont intrinsèquement plus rapides.

Performance des compréhensions de listes

Contrairement à la croyance populaire, Les compréhensions de liste n'offrent pas d'avantage significatif en termes de performances par rapport aux boucles for lorsque la boucle construit spécifiquement une liste. Cependant, les compréhensions de liste sont légèrement plus rapides dans les cas où la boucle ne construit pas de liste et effectue à la place des accumulations dénuées de sens qui sont finalement rejetées.

Fonctions fonctionnelles de traitement de liste

Les fonctions fonctionnelles, bien qu'implémentées en C, ne constituent peut-être pas le choix optimal en termes de vitesse. Bien que l'implémentation C offre des gains de performances, la surcharge liée à la configuration des cadres de pile Python pour les lambdas et d'autres fonctions Python peut annuler ces avantages. L'exécution en ligne d'opérations, telles qu'une compréhension de liste au lieu d'une carte ou d'un filtre, donne souvent des résultats plus rapides.

Application au développement de jeux

Dans le contexte de projets complexes et Si vous dessinez une grande carte dans un jeu utilisant des boucles for, les micro-optimisations dans Python peuvent ne pas suffire à éliminer le décalage. Il est plutôt recommandé d’envisager un passage au codage C. Même si les techniques d’optimisation Python peuvent générer des gains de performances, leur potentiel absolu est limité. Pour des améliorations significatives de la vitesse, il devient plus rentable d'exploiter les capacités natives du C.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!