어떤 Python 구성(목록 이해, 기능 함수 또는 for 루프)이 최고의 성능을 제공하며 그 이유는 무엇입니까?

Python에서 List-Comprehensions, 함수형 함수, For 루프의 속도 비교

List-Comprehensions, map과 같은 함수형 함수의 효율성 (), filter(), Reduce() 그리고 Python의 for 루프는 논쟁의 대상입니다. 이러한 구성은 일반적으로 비교되지만 근본적인 기술적 차이점을 이해하는 것이 중요합니다.

목록 이해 및 함수 함수는 컴파일된 C 환경에서 실행되는 반면 for 루프는 Python의 가상 머신 내에서 실행됩니다. 이러한 성능 차이는 오해로 이어질 수 있으며, 목록 이해와 함수 기능이 본질적으로 더 빠른지에 대한 질문을 촉발할 수 있습니다.

목록 이해의 성능

일반적인 믿음과는 달리, list-comcomrehensions은 루프가 구체적으로 목록을 구성할 때 for 루프에 비해 상당한 성능 이점을 제공하지 않습니다. 그러나 루프가 목록을 작성하지 않고 대신 궁극적으로 폐기되는 의미 없는 누적을 수행하는 경우 목록 이해가 약간 더 빠릅니다.

목록 기능 처리 함수

기능적 기능은 C로 구현되었음에도 불구하고 속도 측면에서 최적의 선택이 아닐 수 있습니다. C 구현은 성능 향상을 제공하지만 람다 및 기타 Python 함수에 대한 Python 스택 프레임을 설정하는 오버헤드로 인해 이러한 이점이 무효화될 수 있습니다. 맵이나 필터 대신 목록 이해와 같은 작업을 인라인으로 실행하면 더 빠른 결과를 얻을 수 있는 경우가 많습니다.

게임 개발에 적용

복잡하고 for 루프를 사용하여 게임에서 큰 지도를 그리는 경우 Python 내의 미세 최적화로는 지연을 제거하는 데 충분하지 않을 수 있습니다. 대신 C 코딩으로의 전환을 고려하는 것이 좋습니다. Python 최적화 기술은 성능 향상을 가져올 수 있지만 절대적인 잠재력은 제한되어 있습니다. 속도를 크게 향상시키려면 C의 기본 기능을 활용하는 것이 더 비용 효율적입니다.

위 내용은 어떤 Python 구성(목록 이해, 기능 함수 또는 for 루프)이 최고의 성능을 제공하며 그 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!