Listenverständnis, funktionale Programmierung oder For-Schleifen: Was bietet die beste Leistung in Python?

Leistungsvergleich: Listenverständnis, funktionale Funktionen und „for-Schleifen“

Die Frage der Leistung zwischen Listenverständnis, funktionalen Funktionen und „for-Schleifen“ in Python werden seit langem diskutiert. Während Listenverständnisse und funktionale Funktionen angeblich „mit C-Geschwindigkeit ausgeführt werden“ und For-Schleifen „mit der Geschwindigkeit einer virtuellen Python-Maschine ausgeführt werden“, ist es wichtig, tiefer in die technischen Details einzutauchen, um ihre wahre Leistung zu verstehen.

Listenverständnisse

Listenverständnisse sind im Allgemeinen schneller als entsprechende Schleifen, die eine Liste erstellen. Ihr Geschwindigkeitsvorteil ist jedoch minimal, da sie immer noch eine Schleife auf Bytecode-Ebene ausführen, wie die Disassemblierung zeigt. Der Missbrauch von Listenverständnissen, um bedeutungslose Werte anzusammeln, erhöht einfach den Overhead.

Funktionale Funktionen

In C geschriebene funktionale Funktionen sind möglicherweise tatsächlich effizienter als ihre Python-Gegenstücke. Bei der Verwendung mit Lambda oder anderen Python-Funktionen macht der Mehraufwand für die wiederholte Einrichtung von Stack-Frames jedoch häufig jegliche Leistungssteigerung zunichte. In vielen Fällen ist die Inline-Verarbeitung ohne Funktionsaufrufe (z. B. ein Listenverständnis anstelle einer Karte oder eines Filters) etwas schneller.

"for-Schleifen"

"for-Schleifen " in Python haben den Vorteil der Einfachheit und Direktheit. Während Listenverständnisse und Funktionsfunktionen in bestimmten Szenarien geringfügige Leistungsvorteile bieten können, sind „for-Schleifen“ im Allgemeinen die am besten geeignete Wahl für Aufgaben, die keine komplexe Filterung oder Transformation erfordern.

Auswirkungen auf die Leistung bei der Spieleentwicklung

Im Kontext der Spieleentwicklung ist die Frage des Listenverständnisses vs. „For-Schleifen“ besonders relevant für das Zeichnen komplexer und großer Karten. Während das Listenverständnis in manchen Fällen etwas schneller sein kann, reichen beide Optionen wahrscheinlich nicht aus, um Verzögerungen in komplexen visuellen Umgebungen zu vermeiden. In solchen Szenarien ist die Untersuchung von Optimierungen auf niedrigerer Ebene (z. B. der Wechsel zu C) erforderlich.

Bedenken Sie, dass umfangreiche Mikrooptimierungen in Python nur begrenzte Beschleunigungen bewirken können. In Fällen, in denen die Leistung im Vordergrund steht, ist es kosteneffizienter, über das Schreiben von C-Code nachzudenken, um die gewünschten Leistungsniveaus zu erreichen.

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