Senaraikan Pemahaman, Pengaturcaraan Fungsian, atau Untuk Gelung: Yang Menawarkan Prestasi Terbaik dalam Python?

Perbandingan Prestasi: Pemahaman Senarai, Fungsi Fungsian dan "untuk Gelung"

Persoalan prestasi antara pemahaman senarai, fungsi fungsian dan "untuk gelung" dalam Python telah lama diperdebatkan. Walaupun pemahaman senarai dan fungsi fungsi dikatakan "berjalan dalam kelajuan C," dan untuk gelung "berjalan dalam kelajuan mesin maya ular sawa", adalah penting untuk menyelidiki dengan lebih mendalam butiran teknikal untuk memahami prestasi sebenar mereka.

Pemahaman Senarai

Pemahaman senarai biasanya lebih cepat daripada yang setara untuk gelung yang membina senarai. Walau bagaimanapun, kelebihan kelajuan mereka adalah minimum kerana mereka masih melakukan gelung peringkat bytecode, seperti yang ditunjukkan oleh pembongkaran. Penyalahgunaan pemahaman senarai untuk mengumpul nilai tidak bermakna hanya menambah overhed.

Fungsi Fungsian

Fungsi fungsian yang ditulis dalam C sememangnya mungkin lebih cekap daripada rakan Python mereka. Walau bagaimanapun, apabila digunakan dengan lambda atau fungsi Python lain, overhed persediaan bingkai tindanan berulang sering menafikan sebarang peningkatan prestasi. Dalam kebanyakan kes, pemprosesan sebaris tanpa panggilan fungsi (cth., pemahaman senarai dan bukannya peta atau penapis) adalah lebih pantas sedikit.

"untuk Gelung"

"untuk gelung " dalam Python mempunyai kelebihan kesederhanaan dan keterusterangan. Walaupun pemahaman senarai dan fungsi fungsi mungkin menawarkan faedah prestasi kecil dalam senario tertentu, "untuk gelung" biasanya merupakan pilihan yang paling sesuai untuk tugasan yang tidak memerlukan penapisan atau transformasi yang kompleks.

Implikasi Prestasi untuk Pembangunan Permainan

Dalam konteks pembangunan permainan, persoalan pemahaman senarai lwn. "untuk gelung" amat relevan untuk kompleks lukisan dan peta besar. Walaupun pemahaman senarai mungkin lebih pantas sedikit dalam beberapa kes, kedua-dua pilihan mungkin tidak mencukupi untuk mengelakkan ketinggalan dalam persekitaran visual yang kompleks. Dalam senario sedemikian, meneroka pengoptimuman peringkat rendah (seperti menurun ke C) menjadi perlu.

Ingat, pengoptimuman mikro yang meluas dalam Python hanya boleh menghasilkan kelajuan terhad. Dalam kes di mana prestasi diutamakan, adalah lebih menjimatkan kos untuk mempertimbangkan untuk menulis beberapa kod C untuk mencapai tahap prestasi yang diingini.

Atas ialah kandungan terperinci Senaraikan Pemahaman, Pengaturcaraan Fungsian, atau Untuk Gelung: Yang Menawarkan Prestasi Terbaik dalam Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!