Compréhensions de listes, boucles For et fonctions fonctionnelles : qu'est-ce qui offre les meilleures performances en Python ?

Compréhensions de listes et fonctions fonctionnelles : évaluation des performances par rapport aux boucles For

Les performances des compréhensions de listes et des fonctions fonctionnelles (par exemple, map(), filter(), réduire()) par rapport aux boucles for a suscité des débats en cours. Bien que ces constructions prétendent fonctionner à la vitesse C, certains se demandent si elles dépassent la vitesse de l'interpréteur Python natif des boucles for.

Considérations techniques

Compréhensions des listes, malgré leur compacité syntaxe, exécutez au niveau du bytecode à l'aide d'une boucle :

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

Cette boucle implique la création et l'extension d'une liste, qui peut encourent une surcharge lorsqu'elles sont supprimées.

D'un autre côté, les fonctions fonctionnelles sont écrites en C, promettant une efficacité accrue. Cependant, la surcharge liée à la création répétée de cadres de pile Python peut atténuer les gains potentiels.

Limites de la micro-optimisation

Bien que les micro-optimisations puissent améliorer la vitesse du code Python, elles ont des limites . Dans les scénarios où la vitesse native de Python est insuffisante, passer en C devient une approche plus efficace.

Évaluation dans un contexte de développement de jeux

Dans le contexte du dessin de cartes complexes dans un jeu, si le code Python non optimisé ne répond pas aux exigences de performances, il peut être plus réalisable d'implémenter le code en C plutôt que de s'appuyer sur des micro-optimisations complexes.

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!