Python で文字列を別の文字列に効率的に追加する方法
Python では、文字列を ' ' 演算子で連結するのが一般的なタスクです。次のコードは単純ですが、
<code class="python">var1 = "foo" var2 = "bar" var3 = var1 + var2</code>
特に大きな文字列や繰り返しの連結の場合、効率に関して疑問が生じます。
インプレース文字列拡張
幸いなことに、CPython は文字列連結の効率を高める最適化を実装しました。文字列への参照が 1 つだけ存在し、その文字列に別の文字列が追加される場合、CPython は元の文字列をその場で拡張しようとします。この最適化により、操作は O(n) で償却されます。
たとえば、次のコードは以前は O(n^2) でした:
<code class="python">s = "" for i in range(n): s += str(i)</code>
しかし、最適化により、現在は O(n^2) でした。 O(n) で実行されます。
Python の実装詳細
次に、最適化を示す Python C ソース コードの抜粋を示します。
<code class="c">int _PyBytes_Resize(PyObject **pv, Py_ssize_t newsize) { /* ... */ *pv = (PyObject *) PyObject_REALLOC((char *)v, PyBytesObject_SIZE + newsize); if (*pv == NULL) { PyObject_Del(v); PyErr_NoMemory(); return -1; } _Py_NewReference(*pv); sv = (PyBytesObject *) *pv; Py_SIZE(sv) = newsize; sv->ob_sval[newsize] = '<pre class="brush:php;toolbar:false"><code class="python">import timeit s = "" for i in range(10): s += 'a' # Time the concatenation of 10 'a' characters t1 = timeit.timeit(stmt="""s = "" for i in range(10): s += 'a'""", globals=globals(), number=1000000) # Time the concatenation of 100 'a' characters t2 = timeit.timeit(stmt="""s = "" for i in range(100): s += 'a'""", globals=globals(), number=100000) # Time the concatenation of 1000 'a' characters t3 = timeit.timeit(stmt="""s = "" for i in range(1000): s += 'a'""", globals=globals(), number=10000) print("10 'a':", t1) print("100 'a':", t2) print("1000 'a':", t3)</code>'; sv->ob_shash = -1; /* invalidate cached hash value */ return 0; }
この関数では、文字列オブジェクトのサイズ変更が可能ですが、それへの参考資料が 1 つあります。文字列のサイズは、元のメモリ位置を維持しながら変更されます。
注意
この最適化は Python 仕様の一部ではないことに注意することが重要です。これは CPython インタプリタでのみ実装されます。 PyPy や Jython などの他の Python 実装は、異なるパフォーマンス特性を示す場合があります。
経験的テスト
経験的に、最適化は次のコードのパフォーマンスで明らかです。
結果は、次の数に応じて実行時間が大幅に増加することを示しています。
結論
一方、Python のインプレース文字列拡張最適化により、特定の領域では文字列連結の効率が大幅に向上します。シナリオでは、この実装の制限を理解することが不可欠です。大きな文字列の場合、またはメモリ管理の考慮事項が最重要である場合、最適なパフォーマンスを達成するには、文字列操作の代替方法が必要になる場合があります。
以上がPython の文字列連結の最適化は大きな文字列にも適用されますか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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inpython、listsusedynamicmemoryallocation with allocation、whilenumpyArraysalocatefixedmemory.1)listsallocatemorememorythanneededededinitivative.2)numpyArrayasallocateexactmemoryforements、rededicablebutlessflexibilityを提供します。

inpython、youcanspecthedatatypeyfelemeremodelernspant.1)usenpynernrump.1)usenpynerp.dloatp.ploatm64、フォーマーpreciscontrolatatypes。

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