使用Python内置的map()函数代替显式的for循环加速了970x。 # Summary Of Test Results Baseline: 4.402 ns per loop Improved: 0.005 ns per loop % Improvement: 99.9 % Speedup: 970.69x 这是为什么呢? map()函数是用C语言编写的,并且经过了高度优化,因此它的内部隐含循环比常...
在使用for循环进行比较的情况下使用set。 代码语言:javascript 复制 # Useforloopsfornested lookups deftest_03_v0(list_1,list_2):# Baselineversion(Inefficient way)#(nested lookups usingforloop)common_items=[]foriteminlist_1:ifiteminlist_2:common_items.append(item)returncommon_items deftest_03_v...
在使用嵌套for循环进行比较的情况下,使用set加速498x # Summary Of Test Results Baseline: 9047.078 ns per loop Improved: 18.161 ns per loop % Improvement: 99.8 % Speedup: 498.17x 4、跳过不相关的迭代 避免冗余计算,即跳过不相关的迭代。 # Example of inefficient code used to find # the first even...
在使用嵌套for循环进行比较的情况下,使用set加速498x # Summary Of Test Results Baseline: 9047.078 ns per loop Improved: 18.161 ns per loop % Improvement: 99.8 % Speedup: 498.17x 4、跳过不相关的迭代 避免冗余计算,即跳过不相关的迭代。 # Example of inefficient code used to find # the first even...
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。
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: 112.135 ns per loop Improved: 68.304 ns per loop % Improvement: 39.1 % ...
在使用嵌套for循环进行比较的情况下,使用set加速498x # Summary Of Test Results Baseline: 9047.078 ns per loop Improved: 18.161 ns per loop % Improvement: 99.8 % Speedup: 498.17x 4、跳过不相关的迭代 避免冗余计算,即跳过不相关的迭代。 # Example of inefficient code used to find ...
有几种方法可以加速Python中的for循环,以下是其中一些常见的方法: 使用列表推导式(List comprehension):列表推导式比普通的for循环更快。例如,如果你想将一个列表中的所有元素乘以2,可以使用列表推导式 new_list = [x*2 for x in old_list]。 使用Numpy:Numpy是一个用于科学计算的Python库,它提供了高性能的多...
“二、加速你的查找”5 用set而非list进行in查找 低速法: 高速法: 6用dict而非两个list进行匹配查找 低速法: 高速法: “三、加速你的循环”7 优先使用for循环而不是while循环 低速法: 高速法: 8 循环体中避免重复运算 低速法: 高速法: “四、加速你的函数”9、用缓存机制加速递归函数 ...