


Sejauh manakah Kecekapan Rangkaian Rentetan Python dan Bilakah Ia Mengoptimumkan?
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
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!

Tomergelistsinpython, operator youCanusethe, extendmethod, listcomprehension, oritertools.chain, eachwithspecificadvantages: 1) operatorSimpleButlessefficientficorlargelists;

Dalam Python 3, dua senarai boleh disambungkan melalui pelbagai kaedah: 1) Pengendali penggunaan, yang sesuai untuk senarai kecil, tetapi tidak cekap untuk senarai besar; 2) Gunakan kaedah Extend, yang sesuai untuk senarai besar, dengan kecekapan memori yang tinggi, tetapi akan mengubah suai senarai asal; 3) menggunakan * pengendali, yang sesuai untuk menggabungkan pelbagai senarai, tanpa mengubah suai senarai asal; 4) Gunakan itertools.chain, yang sesuai untuk set data yang besar, dengan kecekapan memori yang tinggi.

Menggunakan kaedah Join () adalah cara yang paling berkesan untuk menyambungkan rentetan dari senarai di Python. 1) Gunakan kaedah Join () untuk menjadi cekap dan mudah dibaca. 2) Kitaran menggunakan pengendali tidak cekap untuk senarai besar. 3) Gabungan pemahaman senarai dan menyertai () sesuai untuk senario yang memerlukan penukaran. 4) Kaedah mengurangkan () sesuai untuk jenis pengurangan lain, tetapi tidak cekap untuk penyambungan rentetan. Kalimat lengkap berakhir.

PythonexecutionistheprocessoftransformingpythoncodeIntoExecutableInstructions.1) TheinterpreterreadsTheCode, convertingIntoByteCode, yang mana -mana

Ciri -ciri utama Python termasuk: 1. Sintaks adalah ringkas dan mudah difahami, sesuai untuk pemula; 2. Sistem jenis dinamik, meningkatkan kelajuan pembangunan; 3. Perpustakaan standard yang kaya, menyokong pelbagai tugas; 4. Komuniti dan ekosistem yang kuat, memberikan sokongan yang luas; 5. Tafsiran, sesuai untuk skrip dan prototaip cepat; 6. Sokongan multi-paradigma, sesuai untuk pelbagai gaya pengaturcaraan.

Python adalah bahasa yang ditafsirkan, tetapi ia juga termasuk proses penyusunan. 1) Kod python pertama kali disusun ke dalam bytecode. 2) Bytecode ditafsirkan dan dilaksanakan oleh mesin maya Python. 3) Mekanisme hibrid ini menjadikan python fleksibel dan cekap, tetapi tidak secepat bahasa yang disusun sepenuhnya.

UseAforLoopWheniteratingOvereForforpecificNumbimes; Useaphileloopwhencontinuinguntilaconditionismet.forloopsareidealforknownownsequences, sementara yang tidak digunakan.

Pythonloopscanleadtoerrorslikeinfiniteloops, pengubahsuaianListsduringiteration, off-by-oneerrors, sifar-indexingissues, andnestedloopinefficies.toavoidthese: 1) use'i


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

SublimeText3 versi Inggeris
Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

mPDF
mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual
