Verstehen der Effizienz von „1000000000000000 in range(1000000000000001)“ in Python 3

Enthüllung der Reichweiteneffizienz von Python

Die Performance des Ausdrucks „1000000000000000 in range(1000000000000001)“ in Python 3 kann auf den ersten Blick rätselhaft sein. Auch wenn es den Anschein hat, als würde die Überprüfung der Bereichsfunktion auf eine so große Zahl viel Zeit in Anspruch nehmen, erfolgt die Operation nahezu augenblicklich. Dies führt zu einer tieferen Frage nach der internen Funktionsweise des Range-Objekts von Python.

Entgegen den Erwartungen generiert die Range-Funktion von Python 3 nicht alle Zahlen innerhalb des angegebenen Bereichs und ist damit viel schneller als ein manuell implementierter Range-Generator. Dieser Artikel untersucht, warum die Range-Funktion von Python so effizient ist, und hebt wichtige Erkenntnisse von Experten hervor, um die zugrunde liegenden Mechanismen zu erklären.

Verstehen der Leistung der Range-Funktion von Python

Das bereitgestellte Python-Skript zeigt, warum der Ausdruck „1000000000000000 in range(1000000000000001)“ so schnell ausgeführt wird. Der Schlüssel liegt in der Verwendung des range Funktion, die eine unveränderliche Zahlenfolge generiert, ohne alle Zahlen im Speicher zu erstellen. Stattdessen wird der Bereich anhand von Start-, Stopp- und Schrittwerten ausgewertet, sodass Zugehörigkeitstests wie folgt durchgeführt werden können in sehr effizient. Das Drehbuch is_in_range Die Funktion prüft schnell, ob eine Zahl innerhalb eines bestimmten Bereichs liegt, indem sie diese Effizienz nutzt.

Zum anderen die benutzerdefinierte Bereichsgeneratorfunktion my_crappy_range verwendet a while Schleife und yield um Zahlen einzeln zu generieren, was es bei großen Bereichen deutlich langsamer macht. Dieser Kontrast unterstreicht die in Python integrierte Optimierung range Funktion, die im Gegensatz zu den vom benutzerdefinierten Generator erforderlichen linearen Zeitprüfungen Zugehörigkeitsprüfungen in konstanter Zeit durchführt. Das C-Skript veranschaulicht dies weiter, indem es eine ähnliche Prüfung mit implementiert Py_ssize_t um große Ganzzahlwerte effizient zu verarbeiten, wobei Pythons optimierte Verarbeitung von Bereichen auf einer niedrigeren Ebene hervorgehoben wird.

# Python script to demonstrate why 1000000000000000 in range(1000000000000001) is fast
def is_in_range(val, start, end):
    """Check if a value is in the specified range."""
    return val in range(start, end)

# Test the function
print(is_in_range(1000000000000000, 0, 1000000000000001))

# Custom range generator for comparison
def my_crappy_range(N):
    i = 0
    while i < N:
        yield i
        i += 1

# Test the custom range generator
print(1000000000000000 in my_crappy_range(1000000000000001))

#include <Python.h>
#include <stdbool.h>

bool is_in_range(Py_ssize_t val, Py_ssize_t start, Py_ssize_t end) {
    return val >= start && val < end;
}

int main() {
    Py_ssize_t val = 1000000000000000;
    Py_ssize_t start = 0;
    Py_ssize_t end = 1000000000000001;

    if (is_in_range(val, start, end)) {
        printf("Value is in range\\n");
    } else {
        printf("Value is not in range\\n");
    }
    return 0;
}

Tauchen Sie tiefer in die Bereichsfunktionsoptimierung von Python ein

Ein weiterer Aspekt der Leistung von range in Python 3 ist seine Implementierung als Sequenztyp. Im Gegensatz zu Python 2 xrange, ein Generator für Python 3 range ist eine vollwertige Sequenz. Dies bedeutet, dass es effiziente Mitgliedschaftstest-, Slicing- und Indizierungsvorgänge unterstützt. Wenn Sie mithilfe von überprüfen, ob eine Zahl innerhalb eines Bereichs liegt in Operator iteriert Python nicht durch jeden Wert. Stattdessen führt es eine arithmetische Prüfung basierend auf den Start-, Stopp- und Schrittparametern des Bereichs durch. Dieser arithmetische Ansatz stellt sicher, dass die Mitgliedschaftsprüfung in der konstanten Zeit O(1) erfolgt.

Das Range-Objekt von Python profitiert auch von der dynamischen Typisierung und Speicherverwaltung der Sprache. Die zugrunde liegende Implementierung in C optimiert sowohl die Geschwindigkeit als auch die Speichereffizienz. Durch die Nutzung des Integer-Typs von Python, der beliebig große Werte verarbeiten kann, kann die Range-Funktion extrem große Sequenzen unterstützen, ohne die Leistung zu beeinträchtigen. Der interne C-Code verwendet optimierte Algorithmen zur Durchführung von Bereichsberechnungen und Zugehörigkeitstests, wodurch die Bereichsfunktion sowohl für kleine als auch große Bereiche äußerst effizient ist.