Rumah  >  Artikel  >  pembangunan bahagian belakang  >  Sejauh manakah Kecekapan Rangkaian Rentetan Python dan Bilakah Ia Mengoptimumkan?

Sejauh manakah Kecekapan Rangkaian Rentetan Python dan Bilakah Ia Mengoptimumkan?

Mary-Kate Olsen
Mary-Kate Olsenasal
2024-11-01 00:27:29993semak imbas

 How Efficient Is Python's String Concatenation, and When Does It Optimize?

Bagaimanakah Saya Cekap Menambah Satu Rentetan kepada Rentetan Lain dalam Python?

Apabila menambahkan rentetan pada rentetan lain, ia adalah cekap untuk mengoptimumkan operasi, terutamanya untuk senario dengan pelbagai gabungan. Kaedah tradisional yang diterangkan dalam soalan, var3 = var1 var2, tidak selalunya yang paling berkesan.

Pengoptimuman CPython

CPython, pelaksanaan lalai Python, menggunakan pengoptimuman khusus untuk penggabungan rentetan apabila hanya satu rujukan kepada rentetan awal wujud. Pengoptimuman ini cuba memanjangkan rentetan di tempatnya, menghasilkan operasi O(n) terlunas. Ini bermakna untuk senario seperti:

s = ""
for i in range(n):
    s += str(i)

yang sebelum ini O(n^2), kini jauh lebih pantas, pada O(n).

Butiran Pelaksanaan< /h3>

Pengoptimuman CPython dilaksanakan dalam fungsi _PyBytes_Resize dalam bytesobject.c. Ia memperuntukkan semula memori untuk objek rentetan, meningkatkan saiznya dengan jumlah yang ditentukan. Jika berjaya, ia mengemas kini saiz rentetan dan menetapkan bait nol tertinggal untuk menamatkan rentetan.

Pengesahan Empirikal

Untuk menunjukkan pengoptimuman ini secara empirik, pertimbangkan perkara berikut keputusan timeit:

$ python -m timeit -s"s=''" "for i in xrange(10):s+='a'"
1000000 loops, best of 3: 1.85 usec per loop
$ python -m timeit -s"s=''" "for i in xrange(100):s+='a'"
10000 loops, best of 3: 16.8 usec per loop
$ python -m timeit -s"s=''" "for i in xrange(1000):s+='a'"
10000 loops, best of 3: 158 usec per loop
$ python -m timeit -s"s=''" "for i in xrange(10000):s+='a'"
1000 loops, best of 3: 1.71 msec per loop
$ python -m timeit -s"s=''" "for i in xrange(100000):s+='a'"
10 loops, best of 3: 14.6 msec per loop
$ python -m timeit -s"s=''" "for i in xrange(1000000):s+='a'"
10 loops, best of 3: 173 msec per loop

Untuk rentetan yang lebih kecil, overhed adalah minimum, tetapi apabila saiz rentetan bertambah, pendekatan yang dioptimumkan menjadi lebih cekap dengan ketara.

Awas

Adalah penting untuk ambil perhatian bahawa pengoptimuman ini bukan sebahagian daripada spesifikasi Python. Ia adalah butiran pelaksanaan khusus CPython dan mungkin tidak terdapat dalam pelaksanaan Python lain seperti PyPy atau Jython.

Atas ialah kandungan terperinci Sejauh manakah Kecekapan Rangkaian Rentetan Python dan Bilakah Ia Mengoptimumkan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan:
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn