Welches Python-Konstrukt – Listenverständnisse, funktionale Funktionen oder for-Schleifen – bietet die beste Leistung und warum?

Geschwindigkeitsvergleich von Listenverständnissen, Funktionsfunktionen und For-Schleifen in Python

Die Effizienz von Listenverständnissen, Funktionsfunktionen wie Map (), filter() und Reduce() sowie for-Schleifen in Python sind Gegenstand von Debatten. Obwohl diese Konstrukte häufig verglichen werden, ist es wichtig, ihre zugrunde liegenden technischen Unterschiede zu verstehen.

Listenverständnisse und funktionale Funktionen werden in einer kompilierten C-Umgebung ausgeführt, während For-Schleifen in der virtuellen Maschine von Python ausgeführt werden. Diese Leistungsunterschiede können zu Missverständnissen führen und die Frage aufwerfen, ob Listenverständnisse und funktionale Funktionen von Natur aus schneller sind.

Leistung von Listenverständnissen

Entgegen der landläufigen Meinung Listenverständnisse bieten keinen wesentlichen Leistungsvorteil gegenüber For-Schleifen, wenn die Schleife speziell eine Liste erstellt. Listenverständnisse sind jedoch geringfügig schneller, wenn die Schleife keine Liste erstellt und stattdessen bedeutungslose Akkumulationen durchführt, die letztendlich verworfen werden.

Funktionale Listenverarbeitungsfunktionen

Obwohl funktionale Funktionen in C implementiert sind, sind sie hinsichtlich der Geschwindigkeit möglicherweise nicht die optimale Wahl. Während die C-Implementierung Leistungssteigerungen bietet, kann der Aufwand für die Einrichtung von Python-Stack-Frames für Lambdas und andere Python-Funktionen diese Vorteile zunichte machen. Die Inline-Ausführung von Vorgängen, wie z. B. ein Listenverständnis anstelle einer Karte oder eines Filters, führt oft zu schnelleren Ergebnissen.

Anwendung auf die Spieleentwicklung

Im Kontext komplexer und Beim Zeichnen großer Karten in einem Spiel mit for-Schleifen reichen Mikrooptimierungen in Python möglicherweise nicht aus, um Verzögerungen zu beseitigen. Stattdessen empfiehlt es sich, einen Wechsel zur C-Codierung in Betracht zu ziehen. Während Python-Optimierungstechniken zu Leistungssteigerungen führen können, ist ihr absolutes Potenzial begrenzt. Für deutliche Geschwindigkeitssteigerungen wird es kostengünstiger, die nativen Funktionen von C zu nutzen.

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