可以看到For循环相比While要快1.5秒。其中的差距主要在于两者的机制不同。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)。这两步操作都是显示的纯Python代码。For循环不需要执行边界检查和自增操作,没有增...
timeit.timeit(while_loop,number=1))print('for loop\t\t',timeit.timeit(for_loop,number=1))print('sum range\t\t',timeit.timeit(sum_range,number=1))if__name__=='__main__':main()#=>whileloop4.718853999860585#=>forloop3.211570399813354#=>sum range0.8658821999561042...
1. for循环一万次 耗时2毫秒 2. for循环十万次 耗时22毫秒 3. for循环一百万次 耗时304毫秒 4. for循环一千万次 耗时2337毫秒,也就是2.3秒 5. for循环一亿次 耗时23468毫秒,也就是23.4秒 为什么要做这个测试,就是想通过测试,看看python的 for 循环的速度。
在使用for循环进行比较的情况下使用set。 # Use for loops for nested lookupsdeftest_03_v0(list_1, list_2):# Baseline version (Inefficient way)# (nested lookups using for loop)common_items = []foriteminlist_1:ifiteminlist_2: common_items.append(item)returncommon_itemsdeftest_03_v1(list_...
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)。当循环的次数足够多,就出现了明显的效率差距。 可以再增加两个函数,在 for 循环中加上不必要的边界检查和自增计算: import timeit def while_loop(n=100_000_000): ...
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)。当循环的次数足够多,就出现了明显的效率差距。 可以再增加两个函数,在for循环中加上不必要的边界检查和自增计算: import timeit def while_loop(n=100_000_000): ...
方法1:下标循环(速度等级: ) df1 = df for i in range(len(df)): if df.iloc[i]['test'] != 1: df1.iloc[i]['test'] = 0 1. 2. 3. 4. 下标循环是通过循环一个下标数列,通过iloc去不断get数据,这个方法是新手最常用的但也是最慢的,在测试例子中大概需要21.9s。
提高Python中for循环的速度是一个复杂的过程,需要我们从多个角度进行优化。通过理解for循环的工作原理、优化循环写法、使用列表推导式、利用局部变量、减少循环内部的计算、使用生成器和并行处理,我们可以显著提高for循环的性能。希望这篇文章能帮助刚入行的小白们更好地理解和掌握这些技巧。
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 ...
importtimeimportmultiprocessingdefsquare(num):time.sleep(1) # 模拟耗时的计算操作returnnum**2if__name__ == '__main__':numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]# 普通的 for 循环start_time = time.time()results = []fornuminnumbers:results.append(square(num))end_time = ...