Python for'循環的更好方法

Question

我們都知道在Python中執行一段語句的常用方法是使用for循環。

這樣做的一般方法是，

# I am assuming iterated list is redundant. 
# Just the number of execution matters. 
for _ in range(count): 
    pass 

我相信沒有人會認爲上面的代碼是通用的實現，但還有另一種選擇。通過乘以引用來創建Python列表創建的速度。

# Uncommon way. 
for _ in [0] * count: 
    pass 

還有舊的while的方式。

i = 0 
while i < count: 
    i += 1 

我測試了這些方法的執行時間。這是代碼。

import timeit 

repeat = 10 
total = 10 

setup = """ 
count = 100000 
""" 

test1 = """ 
for _ in range(count): 
    pass 
""" 

test2 = """ 
for _ in [0] * count: 
    pass 
""" 

test3 = """ 
i = 0 
while i < count: 
    i += 1 
""" 

print(min(timeit.Timer(test1, setup=setup).repeat(repeat, total))) 
print(min(timeit.Timer(test2, setup=setup).repeat(repeat, total))) 
print(min(timeit.Timer(test3, setup=setup).repeat(repeat, total))) 

# Results 
0.02238852552017738 
0.011760978361696095 
0.06971727824807639 

我不會發起主題，如果有一個小的差異，但可以看出，速度的差異是100％。爲什麼Python不鼓勵這種用法，如果第二種方法更有效率？有沒有更好的辦法？

測試使用Windows 10和Python 3.6完成。

繼@Tim彼得斯的建議，

. 
. 
. 
test4 = """ 
for _ in itertools.repeat(None, count): 
    pass 
""" 
print(min(timeit.Timer(test1, setup=setup).repeat(repeat, total))) 
print(min(timeit.Timer(test2, setup=setup).repeat(repeat, total))) 
print(min(timeit.Timer(test3, setup=setup).repeat(repeat, total))) 
print(min(timeit.Timer(test4, setup=setup).repeat(repeat, total))) 

# Gives 
0.02306803115612352 
0.013021619340942758 
0.06400113461638746 
0.008105080015739174 

它提供了一個更好的辦法，而這幾乎回答我的問題。

爲什麼這比range快，因爲它們都是發電機。是否因爲價值從不改變？

Answer 1

使用

for _ in itertools.repeat(None, count) 
    do something 

是獲得了世界上最好的非顯而易見的方式：微小不變的空間要求，並且每次迭代創建新的對象。在封面下，repeat的C代碼使用本地C整數類型（不是Python整數對象！）來跟蹤剩餘的計數。

出於這個原因，計數需要適合在平臺的C ssize_t類型，其通常至多2**31 - 1是在32位中，並在這裏對64位的框：

>>> itertools.repeat(None, 2**63) 
Traceback (most recent call last): 
    ... 
OverflowError: Python int too large to convert to C ssize_t 

>>> itertools.repeat(None, 2**63-1) 
repeat(None, 9223372036854775807) 

哪對我的循環來說是很大的;-)

Answer 2

前兩種方法需要爲每次迭代分配內存塊，而第三種方法只需爲每次迭代進行一步。

範圍是一個緩慢的功能，我只有在需要運行不需要速度的小代碼時才使用它，例如range(0,50)。我認爲你不能比較這三種方法;他們完全不同。

根據以下評論，第一種情況只對Python 2.7有效，在Python 3中它像xrange一樣工作，並且不爲每次迭代分配塊。我測試了一下，他是對的。

Answer 3

第一種方法（在Python 3中）創建一個範圍對象，它可以遍歷值的範圍。 （它就像一個生成器對象，但可以遍歷它幾次）。它不佔用太多的內存，因爲它不包含整個範圍的值，只是當前值和最大值，它隨着步長（默認1），直到它達到或超過最大值。

將range(0, 1000)的尺寸與list(range(0, 1000))的尺寸進行比較：Try It Online!。前者非常有記憶效率;無論大小如何，只需要48個字節，而整個列表在大小上線性增加。

第二種方法雖然速度更快，但佔用了我過去所談論的內存。 （另外，雖然0佔用24個字節，而None佔16個，但10000的數組具有相同的大小。有趣。可能是因爲它們是指針）

有意思的是，[0] * 10000小於list(range(10000))大約10000，這種方式是有道理的，因爲在第一個中，所有東西都是相同的原始值，所以它可以被優化。

第三個也不錯，因爲它不需要另一個堆棧值（而調用range需要調用堆棧上的另一個位置），但由於速度慢6倍，所以不值得。

最後一個可能是最快的，因爲itertools很酷：P我認爲它使用了一些C庫優化，如果我沒有記錯的話。