Python의 목록 이해, 함수 함수 또는 For 루프: 어느 것이 최고의 성능을 제공합니까?

Python의 성능 고려 사항: 목록 이해 및 함수 함수와 For 루프

Python에서는 성능에 대한 오랜 논쟁이 있어 왔습니다. 전통적인 방식과 달리 list comprehension이나 map(), filter(), Reduce()와 같은 기능적 함수를 활용하는 것의 의미 루프. 이 기사에서는 상대적인 성능 특성에 대한 정보를 제공하기 위해 이 질문의 기술적 측면을 자세히 설명합니다.

많은 사람들은 목록 이해 및 기능 함수가 "C 속도" 실행으로 인해 성능 우위를 가질 수 있다고 주장했습니다. for 루프의 "파이썬 가상 머신 속도"와 반대됩니다. 그러나 현실은 더 미묘합니다.

목록 이해는 실제로 for 루프보다 약간 더 나은 성능을 발휘할 수 있지만, 이러한 장점은 주로 최적화된 기본 바이트코드 구현에서 비롯되며 목록 생성 중에 추가 조회 작업이 필요하지 않습니다. 그럼에도 불구하고 제공된 디스어셈블된 코드 예제에서 알 수 있듯이 여전히 바이트코드 수준 루프를 실행합니다.

기능 목록 처리 기능과 관련하여 C로 구현되었지만 활용도가 항상 뛰어난 성능을 보장하는 것은 아닙니다. 많은 경우 Python 스택 프레임 설정과 관련된 오버헤드가 잠재적인 속도 향상보다 더 큽니다. 특히 람다 표현식이나 다른 Python 함수를 사용할 때 더욱 그렇습니다. 따라서 동일한 작업을 인라인으로 수행하면(예: map() 또는 filter() 대신 목록 이해) 종종 약간 더 빠른 결과를 얻을 수 있습니다.

실용적으로 복잡하고 방대한 지도 그리기와 같은 까다로운 작업의 경우 게임에서는 Python 수준의 미세 최적화만으로는 적절한 성능을 달성하는 데 충분하지 않을 수 있다는 점을 인식하는 것이 중요합니다. 이러한 시나리오에서는 상당한 속도 향상을 달성하기 위해 C 수준 코드를 통합하는 옵션을 고려하는 것이 현명할 수 있습니다. 이 전략은 최적화되지 않은 Python 코드가 성능 요구 사항을 충족하지 못하고 상당한 수동 최적화 노력으로 인해 수익이 감소할 때 특히 권장됩니다.

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