Κατανόηση της αποτελεσματικότητας του "10000000000000000 σε εύρος (100000000000000001)" στην Python 3

Αποκάλυψη της αποτελεσματικότητας εύρους της Python

Η απόδοση της έκφρασης "1000000000000000 σε εύρος (10000000000000001)" στην Python 3 μπορεί να είναι αινιγματική με την πρώτη ματιά. Αν και μπορεί να φαίνεται ότι η λειτουργία εμβέλειας χρειάζεται πολύ χρόνο για να ελεγχθεί για έναν τόσο μεγάλο αριθμό, η λειτουργία είναι σχεδόν στιγμιαία. Αυτό οδηγεί σε ένα βαθύτερο ερώτημα σχετικά με την εσωτερική λειτουργία του αντικειμένου εύρους της Python.

Σε αντίθεση με τις προσδοκίες, η συνάρτηση εύρους της Python 3 δεν δημιουργεί όλους τους αριθμούς εντός του καθορισμένου εύρους, καθιστώντας την πολύ πιο γρήγορη από μια μη αυτόματη δημιουργία εύρους. Αυτό το άρθρο διερευνά γιατί η συνάρτηση εύρους της Python είναι τόσο αποτελεσματική και υπογραμμίζει βασικές πληροφορίες από ειδικούς για να εξηγήσει τους υποκείμενους μηχανισμούς της.

Εντολή	Περιγραφή
range(start, end)	Δημιουργεί μια αμετάβλητη ακολουθία αριθμών από την αρχή έως το τέλος-1.
yield	Χρησιμοποιείται για τον ορισμό μιας συνάρτησης γεννήτριας που επιστρέφει έναν επαναλήπτη που δίνει μια τιμή κάθε φορά.
in	Ελέγχει για συμμετοχή, δηλαδή εάν υπάρχει ένα στοιχείο σε ένα επαναληπτικό.
Py_ssize_t	Τύπος δεδομένων σε C που χρησιμοποιείται από την Python για να ορίσει το μέγεθος των αντικειμένων και των δεικτών.
printf()	Λειτουργία σε C που χρησιμοποιείται για την εκτύπωση μορφοποιημένης εξόδου στην τυπική ροή εξόδου.
#include	Εντολή προεπεξεργαστή στο C για να συμπεριλάβει τα περιεχόμενα ενός αρχείου ή βιβλιοθήκης στο πρόγραμμα.
Py_ssize_t val	Καθορίζει μια μεταβλητή τύπου Py_ssize_t στο C, που χρησιμοποιείται για ευρετηρίαση και ταξινόμηση μεγέθους.

Κατανόηση της απόδοσης της συνάρτησης εύρους της Python

Το σενάριο Python που παρέχεται δείχνει γιατί η έκφραση "10000000000000000000000000000000000000000001" εκτελείται τόσο γρήγορα. Το κλειδί είναι η χρήση του συνάρτηση, η οποία δημιουργεί μια αμετάβλητη ακολουθία αριθμών χωρίς να δημιουργεί όλους τους αριθμούς στη μνήμη. Αντίθετα, αξιολογεί το εύρος χρησιμοποιώντας τιμές έναρξης, διακοπής και βήματος, κάνοντας έτσι τις δοκιμές συμμετοχής πολύ αποτελεσματικό. Το σενάριο Η λειτουργία ελέγχει γρήγορα εάν ένας αριθμός βρίσκεται εντός ενός καθορισμένου εύρους αξιοποιώντας αυτήν την απόδοση.

Από την άλλη πλευρά, η προσαρμοσμένη λειτουργία γεννήτριας εύρους χρησιμοποιεί α βρόχος και για να δημιουργήσετε αριθμούς έναν προς έναν, καθιστώντας το σημαντικά πιο αργό για μεγάλα εύρη. Αυτή η αντίθεση υπογραμμίζει τη βελτιστοποίηση που είναι ενσωματωμένη στην Python range λειτουργία, η οποία εκτελεί ελέγχους ιδιότητας μέλους σταθερού χρόνου, σε αντίθεση με τους ελέγχους γραμμικού χρόνου που απαιτούνται από την προσαρμοσμένη γεννήτρια. Το σενάριο C το επεξηγεί περαιτέρω, εφαρμόζοντας έναν παρόμοιο έλεγχο χρησιμοποιώντας να χειρίζεται αποτελεσματικά μεγάλες ακέραιες τιμές, δίνοντας έμφαση στον βελτιστοποιημένο χειρισμό περιοχών από την Python σε χαμηλότερο επίπεδο.

# 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;
}

Ερευνήστε βαθύτερα στη βελτιστοποίηση της συνάρτησης εύρους της Python

Μια άλλη πτυχή της απόδοσης του στην Python 3 είναι η υλοποίησή του ως τύπος ακολουθίας. Σε αντίθεση με την Python 2 , που είναι μια γεννήτρια, Python 3 είναι μια πλήρης ακολουθία. Αυτό σημαίνει ότι υποστηρίζει αποτελεσματικές λειτουργίες ελέγχου μελών, τεμαχισμού και ευρετηρίασης. Όταν ελέγχετε εάν ένας αριθμός βρίσκεται εντός εύρους χρησιμοποιώντας το in τελεστής, η Python δεν επαναλαμβάνει κάθε τιμή. Αντίθετα, εκτελεί έναν αριθμητικό έλεγχο με βάση τις παραμέτρους έναρξης, διακοπής και βήματος του εύρους. Αυτή η αριθμητική προσέγγιση διασφαλίζει ότι η δοκιμή μελών γίνεται σε σταθερό χρόνο, O(1).

Το αντικείμενο εμβέλειας της Python επωφελείται επίσης από τη δυναμική πληκτρολόγηση και τη διαχείριση μνήμης της γλώσσας. Η υποκείμενη εφαρμογή στο C βελτιστοποιεί τόσο την ταχύτητα όσο και την απόδοση της μνήμης. Αξιοποιώντας τον ακέραιο τύπο της Python, ο οποίος μπορεί να χειριστεί αυθαίρετα μεγάλες τιμές, η συνάρτηση εύρους μπορεί να υποστηρίξει εξαιρετικά μεγάλες ακολουθίες χωρίς συμβιβασμούς στην απόδοση. Ο εσωτερικός κώδικας C χρησιμοποιεί βελτιστοποιημένους αλγόριθμους για την εκτέλεση υπολογισμών εύρους και δοκιμών συμμετοχής, καθιστώντας τη λειτουργία εύρους εξαιρετικά αποτελεσματική τόσο για μικρές όσο και για μεγάλες περιοχές.

1. Πώς κάνει η Python λειτουργούν εσωτερικά;
2. της Python Η λειτουργία δημιουργεί αριθμούς εν κινήσει χρησιμοποιώντας τιμές έναρξης, διακοπής και βήματος, επιτρέποντας αποτελεσματική δοκιμή ιδιότητας μέλους χωρίς τη δημιουργία όλων των αριθμών στη μνήμη.
3. Γιατί είναι το χειριστής τόσο γρήγορα με ?
4. ο Ο χειριστής εκτελεί έναν αριθμητικό έλεγχο αντί να επαναλαμβάνει κάθε τιμή, γεγονός που τον καθιστά γρήγορο για μεγάλα εύρη.
5. Ποια είναι η διαφορά μεταξύ σε Python 3 και στην Python 2;
6. Στην Python 3, είναι ένα αντικείμενο ακολουθίας, ενώ στην Python 2, είναι γεννήτρια. Το αντικείμενο ακολουθίας υποστηρίζει αποτελεσματική δοκιμή μελών και τεμαχισμό.
7. Can Python's χειρίζεται πολύ μεγάλους αριθμούς;
8. Ναι, της Python μπορεί να χειριστεί αυθαίρετα μεγάλους αριθμούς λόγω της δυναμικής πληκτρολόγησης και του ακέραιου τύπου της Python που υποστηρίζει μεγάλες τιμές.
9. Πώς διασφαλίζει η Python την αποδοτικότητα της μνήμης με ?
10. της Python δεν αποθηκεύει όλες τις τιμές στη μνήμη. Υπολογίζει τιμές κατ' απαίτηση χρησιμοποιώντας παραμέτρους έναρξης, διακοπής και βήματος, διασφαλίζοντας την αποδοτικότητα της μνήμης.
11. Είναι η προσαρμοσμένη γεννήτρια εύρους πιο αργή από αυτή της Python ?
12. Ναι, μια προσαρμοσμένη γεννήτρια εύρους είναι πιο αργή επειδή δημιουργεί κάθε τιμή μία προς μία, ενώ η Python εκτελεί αποτελεσματικούς αριθμητικούς ελέγχους.
13. Γιατί το slicing λειτουργεί με Python's ?
14. της Python υποστηρίζει το slicing επειδή υλοποιείται ως αντικείμενο ακολουθίας, επιτρέποντας την αποτελεσματική πρόσβαση σε υπο-εύρη.
15. Ποιες βελτιστοποιήσεις χρησιμοποιούνται σε Python's ?
16. της Python χρησιμοποιεί βελτιστοποιημένους αλγόριθμους στο C για να χειριστεί τις αριθμητικές πράξεις και τη διαχείριση της μνήμης, καθιστώντας το γρήγορο και αποτελεσματικό.

Η συνάρτηση εύρους της Python ξεχωρίζει για την εξαιρετική της απόδοση κατά το χειρισμό μεγάλων ακολουθιών. Με τη μόχλευση αριθμητικών ελέγχων και βελτιστοποιημένων αλγορίθμων, μπορεί να προσδιορίσει αποτελεσματικά τη συμμετοχή χωρίς την επιβάρυνση της δημιουργίας όλων των ενδιάμεσων τιμών. Αυτός ο σχεδιασμός όχι μόνο εξοικονομεί μνήμη αλλά εξασφαλίζει επίσης γρήγορη εκτέλεση, καθιστώντας το ένα ανεκτίμητο εργαλείο για προγραμματιστές που ασχολούνται με εκτεταμένα αριθμητικά εύρη.