# (Length calculation outside for loop) deftest_02_v1(numbers): my_list_length=len(numbers) output_list=[] foriinrange(my_list_length): output_list.append(i*2) returnoutput_list 通过将列表长度计算移出for循环,加速1.6倍,这个方法可能很少有人知道吧。 # Summary Of Test Results Baseline: 11...
output = [n ** 2.5forninnumbers] returnoutput 结果如下: # Summary Of Test Results Baseline: 32.158 ns per loop Improved: 16.040 ns per loop % Improvement: 50.1 % Speedup: 2.00x 可以看到使用列表推导式可以得到2倍速的提高 2、在外部计算长度 如果需要依靠列表的长度...
在使用for循环进行比较的情况下使用set。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 # Useforloopsfornested lookups deftest_03_v0(list_1,list_2):# Baselineversion(Inefficient way)#(nested lookups usingforloop)common_items=[]foriteminlist_1:ifiteminlist_2:common_items.append(i...
# (Length calculation outside for loop) def test_02_v1(numbers): my_list_length = len(numbers) output_list = [] for i in range(my_list_length): output_list.append(i * 2) return output_list 通过将列表长度计算移出for循环,加速1.6倍,这个方法可能很少有人知道吧。 # Summary Of Test Res...
通过将列表长度计算移出for循环,加速1.6倍,这个方法可能很少有人知道吧。 # Summary Of Test Results Baseline: 112.135 ns per loop Improved: 68.304 ns per loop % Improvement: 39.1 % Speedup: 1.64x 3、使用Set 在使用for循环进行比较的情况下使用set。
提升Python中for循环运行速度 在Python编程中,for循环是常用的迭代方法,但是当处理大数据量时,for循环可能会导致运行速度变慢。因此,我们需要一些方法来提升for循环的运行速度,以保证程序的效率和性能。 优化方法 使用列表推导式 列表推导式是Python中的一种简洁且高效的方法,可以将for循环的逻辑写在一行中,从而减少循环...
三、并行处理 for 循环的示例代码 为了演示如何使用并行处理技术来加速 for 循环，我们将采用一个简单的...
在每次循环中,while实际上比for多执行了两步操作:边界检查和变量i的自增。即每进行一次循环,while 都会做一次边界检查 (while i < n)和自增计算(i +=1)。这两步操作都是显式的纯 Python 代码。 for循环不需要执行边界检查和自增操作,没有增加显式的 Python 代码(纯 Python 代码效率低于底层的 C 代码)。
加速Python的for循环,这些方法简直妙不可言。编程之路,越走越宽广! 06-05 09:32 回复 赞 不知不觉最好2695135 这个账号,我关注了那么长时间,说来说去都是废话,一点有价值的都没有。 06-05 20:08 河北 回复 赞 丰顺铁场a5f4 学到了,谢谢老师 06-05 09:26 海南 回复 赞 没有更多啦 ...