Python幾種語句執行效率問題，python語句執行效率

Python幾種語句執行效率問題，python語句執行效率

一個功能的實現，可以用多種語句來實現，比如說:while語句、for語句、產生器、列表推導、內建函數等實現，然而他們的效率並不一樣。寫了一個小程式來測試它們執行的效率。

測試內容: 

將一個數字大小為20萬的數字，依次取絕對值，放到列表中，測試重複1千次.

測試程式:

import time,sysreps = 1000                #測試重複次數nums = 200000              #測試時數字大小def tester(func,*args):    #總體測試函數    startTime = time.time()    for i in range(reps):        func(*args)    elapsed = time.time() - startTime #用time模組來測試，結束時間與開始時間差    return elapseddef while_Statement():     #while迴圈實現    res = []    x   = 0    while nums > x:        x += 1        res.append(abs(x))def for_Statement():       #for迴圈實現    res = []    for x in range(nums):        res.append(abs(x))def generator_Expression():#產生器實現    res = list(abs(x) for x in range(nums))def list_Comprehension():  #列表解析實現    res = [abs(x) for x in range(nums)]def map_Function():        #內建函數map實現    res = map(abs, range(nums))print sys.version          #列印系統版本tests = [while_Statement, for_Statement, generator_Expression, list_Comprehension, map_Function]for testfunc in tests:     #將待測函數放置列表中依次遍曆    print testfunc.__name__.ljust(20),': ',tester(testfunc)  #

測試結果:

>>> 2.7.4 (default, Apr  6 2013, 19:55:15) [MSC v.1500 64 bit (AMD64)]while_Statement      :  84.5769999027for_Statement        :  75.2709999084generator_Expression :  62.3519999981list_Comprehension   :  60.4090001583map_Function         :  47.5629999638

改寫程式:

import sysnums = 100def while_Statement():    res = []    x   = 0    while nums > x:        x += 1        res.append(abs(x))def for_Statement():    res = []    for x in range(nums):        res.append(abs(x))def generator_Expression():    res = list(abs(x) for x in range(nums))def list_Comprehension():    res = [abs(x) for x in range(nums)]def map_Function():    res = map(abs, range(nums))if __name__=='__main__':    import timeit            #用timeit模組來測試    print sys.version    funcs = [while_Statement, for_Statement, generator_Expression, list_Comprehension, map_Function]    for func in funcs:        print func.__name__.ljust(20),': ',timeit.timeit("func()", setup="from __main__ import func")

測試結果:

>>> 2.7.4 (default, Apr  6 2013, 19:55:15) [MSC v.1500 64 bit (AMD64)]while_Statement      :  37.1800067428for_Statement        :  30.3999109329generator_Expression :  27.2597866441list_Comprehension   :  17.386223449map_Function         :  12.7386868963

測試分析:

用time模組，和timeit模組兩種測試方式測試了很多組數字，得出的結果是執行內建函數最快，其次就是列表推導，再其次產生器和for迴圈，while迴圈最慢。一般最快的使用內建函數的方法要比使用最慢的while快一倍左右。簡單分析下原因:內建函數比如說map,filter,reduce(在Python3.0中移除)基本上都是用C語言來實現的,所以速度是最快的，列表推導和for迴圈裡面含range()，相對速度也會快些，while語句是純粹用Python代碼寫成，所以速度最慢。所以函數式編程最好使用內建函數，然後才考慮使用列表推導或for迴圈。最好不用while迴圈.