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

Considérations sur les performances en Python : compréhensions de listes et fonctions fonctionnelles par rapport aux boucles For

En Python, il y a un débat de longue date sur les performances implications de l'utilisation de compréhensions de liste ou de fonctions fonctionnelles telles que map(), filter() et réduire() contrairement aux boucles for traditionnelles. Cet article approfondit les aspects techniques de cette question pour fournir une compréhension éclairée de leurs caractéristiques de performances relatives.

Beaucoup ont soutenu que les compréhensions de listes et les fonctions fonctionnelles pourraient avoir un avantage en termes de performances en raison de leur exécution « vitesse C » comme opposé à la "vitesse de la machine virtuelle python" des boucles for. Cependant, la réalité est plus nuancée.

Bien que les compréhensions de listes puissent effectivement fonctionner légèrement mieux que les boucles for équivalentes, cet avantage provient principalement de leur implémentation optimisée du bytecode sous-jacent, qui élimine le besoin d'opérations de recherche supplémentaires lors de la création de la liste. Néanmoins, ils exécutent toujours une boucle au niveau du bytecode, comme en témoignent les exemples de code démontés fournis.

Concernant les fonctions de traitement de listes fonctionnelles, bien qu'implémentées en C, leur utilisation ne garantit pas toujours des performances supérieures. Dans de nombreux cas, la surcharge associée aux configurations du cadre de pile Python dépasse tout gain de vitesse potentiel, en particulier lors de l'utilisation d'expressions lambda ou d'autres fonctions Python. Par conséquent, effectuer les mêmes opérations en ligne (par exemple, la compréhension de liste au lieu de map() ou filter()) donne souvent des résultats légèrement plus rapides.

En termes pratiques, lorsqu'il s'agit de tâches exigeantes comme dessiner des cartes complexes et vastes dans un jeu, il est important de reconnaître que les micro-optimisations au niveau Python peuvent ne pas suffire pour obtenir des performances adéquates. Dans de tels scénarios, il pourrait être prudent d’envisager la possibilité d’incorporer du code de niveau C pour obtenir des améliorations de vitesse significatives. Cette stratégie est particulièrement recommandée lorsque le code Python non optimisé ne parvient pas à répondre aux exigences de performances et que d'importants efforts d'optimisation manuelle génèrent des rendements décroissants.

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!