


Comment l'objet `range()` de Python 3 réalise-t-il des contrôles de confinement rapides ?
Vérifications de confinement rapides dans l'objet range() Python 3
La fonction range() dans Python 3 peut sembler gourmande en calcul, comme elle apparaît pour vérifier l'appartenance à une vaste gamme. Cependant, il fonctionne d'une manière optimisée qui dément cette attente.
Sous le capot, range() utilise un objet séquence intelligent qui évite de précalculer l'intégralité de son contenu. Au lieu de cela, il stocke les valeurs de début, d'arrêt et de pas et calcule les nombres à la demande pendant l'itération.
L'objet range() implémente le hook contient pour calculer efficacement l'adhésion sans analyser son valeurs potentielles. Cette opération à temps quasi constant évite d'avoir à parcourir chaque entier de la plage.
Pour illustrer, considérons une implémentation de plage personnalisée :
class my_range: # Constructor with start, stop, and step values def __init__(self, start, stop, step): self.start = start self.stop = stop self.step = step # Generator for iterating through the range def __iter__(self): current = self.start if self.step self.stop: yield current current += self.step else: while current <p>Cette implémentation personnalisée manque de plusieurs fonctionnalités de la Objet Python range(), démontrant le caractère optimisé de ce dernier. L'objet range() gère efficacement la mémoire et effectue des contrôles de confinement sans surcharge de calcul substantielle, ce qui en fait un outil robuste et rapide pour travailler avec des plages.</p>
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

ForhandlingLargedatasetSInpython, UsenumpyArraysforbetterperformance.1) NumpyArraysAremeMory-EfficientAndFasterFornumericalOperations.2) EvitUnneceSsaryTypeConversions.3) Le effet de levier

Inpython, listSusedynamicMemoryallocation withover-allocation, whileLumpyArraySallocateFixedMemory.1) listsallocatemoreMoryThreededEdededInitialement, redimensipwenessary.2) NumpyArraySallocateExactMemoryForElements, offrantwectable usinessflexibilité.

Inpython, YouCanscthedatatatypeyfelemememedenernSspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, formateur préséconstrolatatype.

NumpyissentialFornumericalComputingInpythondutOtsSpeed, MemoryEfficiency et ComprehenSiveMathematicalFunctions.1) It'sfastBecauseitPerformSoperations INC.2) NumpyArraySareMoremory-EfficientThanpythonlists.3)

ContigusMymoryallocationiscrucialforAraySBauseitallowsforefficient andfastelementAccess.1) iTenablesConstanttimeAccess, o (1), duetoDirectAddressCalculation.2) itimproveScacheefficiendyAllowingMultipleElementFetchesperCacheline.3) itsimplieniesMemorymorymorymorymorymory

SlitingyPapyThonListIsDoneUsingTheSyntaxList [Démarrage: arrêt: étape] .He'showitworks: 1) startisheindexofthefirStelementoinclude.2) stopisTheIndexoftheFirstelementsoexclude.3) StepistheincrementBetweenselans.it'susefulfactingPortationSoListShsandCanusegeg

NumpyAllowsForvariousOperations ONARRAYS: 1) BasicarithmeticLikeaddition, Soustraction, Multiplication, anddivision; 2) AdvancedOperationSuchasmatrixMultiplication; 3) Element-Wiseoperations withoutExplicitloop

ArraySinpython, en particulier ThroughNumpyandPandas, aressentialfordataanalysis, offingspeeedAfficiency.1) numpyarrayablefficienthandlingoflargedatasetsandComplexOperationsLikEMoVingAverages.2)


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