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#=>forl
print('while loop\t\t', timeit.timeit(while_loop, number=1)) print('for loop\t\t', timeit.timeit(for_loop, number=1)) print('for loop with increment\t\t', timeit.timeit(for_loop_with_inc, number=1)) print('for loop with test\t\t', timeit.timeit(for_loop_with_test, number=...
timeit.timeit(while_loop,number=1))print('forloop\t\t',timeit.timeit(for_loop,number=1))if__name__=='__main__':main()#=>whileloop4.718853999860585#=>forloop3.211570399813354
AI代码解释 from timeimporttimeN=100000000start=time()a=0foriiniter(int,1):ifa==N:breaka+=1end=time()print(end-start)start=time()a=0whileTrue:ifa==N:breaka+=1end=time()print(end-start) 这里依旧使用相同次数比时间的方法来比较两种循环的执行效率,运行结果如图所示: 从运行结果中我们可以发现...
While循环和for循环是Python中两种常用的循环结构,用于重复执行一段代码块。但是它们在实际应用中的性能表现是有差异的,下面将从方法和操作流程两个方面来讨论while循环和for循环哪个更快。 一、while循环 1. 方法 while循环是一种反复执行代码块的循环语句,只要指定的条件为真,就会重复执行。其语法格式如下: ...
发现Python的for循环的执行效率确实会比while循环稍微低一点(两种循环同时执行自增操作1千万次,for的执行时间比while慢0.1秒左右) @Python天下第一 、@甜瓜蜀黍、@雨山的运行结果也是while循环的执行效率较高。但是同一段程序@矢量七的测试结果却是for效率更高。这更印证了前面说的大家不要过分纠结两种循环的性能问题...
for i in range(n): s += i return s def main(): print('while loop\t\t', timeit.timeit(while_loop, number=1)) print('for loop\t\t', timeit.timeit(for_loop, number=1)) if __name__ == '__main__': main() # => while loop 4.718853999860585 ...
一种是for...in...循环语句,另一种是while循环语句。 一、for循环: for循环格式: 代码示例 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 foriin[1,2,3,4,5]:print(i) 运行效果图: 当然这里循环的不仅仅可以是列表,也可以是字典和字符串,不可以是整数、浮点数, ...
在Python中,有几种方法可以控制while循环的执行速度: 使用sleep函数:通过time模块中的sleep()函数,可以暂停程序的执行,以此控制循环速度。 使用计时器:利用time模块中的time()函数,可以通过比较时间戳的方式动态控制循环的执行频率。 应用异步编程:通过asyncio库,可以实现非阻塞的while循环,从而提升程序的响应速度。