Senaraikan Pemahaman, Fungsi Fungsian, atau Untuk Gelung dalam Python: Yang Menawarkan Prestasi Terbaik?

Pertimbangan Prestasi dalam Python: Senaraikan Pemahaman dan Fungsi Fungsian lwn. For Loops

Dalam Python, terdapat perdebatan lama mengenai prestasi implikasi menggunakan pemahaman senarai atau fungsi fungsi seperti map(), filter(), dan reduce() berbeza dengan tradisional untuk gelung. Artikel ini menyelidiki aspek teknikal soalan ini untuk memberikan pemahaman termaklum tentang ciri prestasi relatifnya.

Ramai yang berpendapat bahawa pemahaman senarai dan fungsi fungsi mungkin mempunyai kelebihan prestasi disebabkan oleh pelaksanaan "kelajuan C" mereka sebagai bertentangan dengan "kelajuan mesin maya python" untuk gelung. Walau bagaimanapun, realitinya lebih bernuansa.

Walaupun pemahaman senarai mungkin berprestasi lebih baik sedikit daripada yang setara untuk gelung, kelebihan ini terutamanya berpunca daripada pelaksanaan kod bait asas yang dioptimumkan, yang menghapuskan keperluan untuk operasi carian tambahan semasa penciptaan senarai. Walau bagaimanapun, mereka masih melaksanakan gelung peringkat kod bait, seperti yang dibuktikan oleh contoh kod yang dibongkar yang disediakan.

Mengenai fungsi pemprosesan senarai berfungsi, walaupun dilaksanakan dalam C, penggunaannya tidak selalu menjamin prestasi unggul. Dalam kebanyakan kes, overhed yang dikaitkan dengan tetapan rangka tindanan Python melebihi sebarang potensi peningkatan kelajuan, terutamanya apabila menggunakan ungkapan lambda atau fungsi Python yang lain. Oleh itu, melakukan operasi yang sama sebaris (cth., pemahaman senarai dan bukannya map() atau penapis()) selalunya menghasilkan hasil yang lebih pantas sedikit.

Dari segi praktikal, apabila ia melibatkan tugas yang menuntut seperti melukis peta yang kompleks dan luas dalam permainan, adalah penting untuk menyedari bahawa pengoptimuman mikro pada tahap Python mungkin tidak mencukupi untuk mencapai prestasi yang mencukupi. Dalam senario sedemikian, mungkin bijak untuk mempertimbangkan pilihan untuk memasukkan kod peringkat C untuk mencapai peningkatan kelajuan yang ketara. Strategi ini disyorkan terutamanya apabila kod Python yang tidak dioptimumkan gagal memenuhi keperluan prestasi dan usaha pengoptimuman manual yang besar menghasilkan pulangan yang semakin berkurangan.

Atas ialah kandungan terperinci Senaraikan Pemahaman, Fungsi Fungsian, atau Untuk Gelung dalam Python: Yang Menawarkan Prestasi Terbaik?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!