Python 3:n "1000000000000000 in range(100000000000000001)" tehokkuuden ymmärtäminen

Pythonin aluetehokkuuden paljastaminen

Lausekkeen "10000000000000000 in range(1000000000000001)" suorituskyky Python 3:ssa voi olla hämmentävää ensi silmäyksellä. Vaikka saattaakin vaikuttaa siltä, ​​että etäisyysfunktion pitäisi kestää paljon aikaa tarkistaa näin suuri määrä, toiminto on lähes välitön. Tämä johtaa syvempään kysymykseen Pythonin alueobjektin sisäisestä toiminnasta.

Vastoin odotuksia Python 3:n aluetoiminto ei luo kaikkia numeroita määritetyllä alueella, mikä tekee siitä paljon nopeamman kuin manuaalisesti toteutettu aluegeneraattori. Tämä artikkeli tutkii, miksi Pythonin aluetoiminto on niin tehokas, ja tuo esiin asiantuntijoiden keskeisiä oivalluksia sen taustalla olevien mekanismien selittämiseksi.

Komento	Kuvaus
range(start, end)	Luo muuttumattoman numerosarjan alusta loppuun-1.
yield	Käytetään määrittämään generaattorifunktio, joka palauttaa iteraattorin, joka tuottaa arvon kerrallaan.
in	Tarkistaa jäsenyyden, eli onko iteroitavissa elementti.
Py_ssize_t	Pythonin käyttämä C:n tietotyyppi objektien ja indeksien koon määrittämiseen.
printf()	Toiminto C:ssä, jota käytetään muotoillun tulosteen tulostamiseen vakiotulostevirtaan.
#include	Esikäsittelykomento C:ssä sisällyttääksesi tiedoston tai kirjaston sisällön ohjelmaan.
Py_ssize_t val	Määrittää muuttujan, jonka tyyppi on Py_ssize_t C:ssä ja jota käytetään indeksointiin ja koon määrittämiseen.

Pythonin aluefunktion suorituskyvyn ymmärtäminen

Toimitettu Python-skripti osoittaa, miksi lauseke "1000000000000000 in range(10000000000000001)" suoritetaan niin nopeasti. Tärkeintä on käyttää funktio, joka luo muuttumattoman numerosarjan luomatta kaikkia numeroita muistiin. Sen sijaan se arvioi alueen käyttämällä aloitus-, lopetus- ja askelarvoja, jolloin jäsenyystestit ovat sellaisia erittäin tehokas. Käsikirjoituksen toiminto tarkistaa nopeasti, onko luku tietyllä alueella hyödyntämällä tätä tehokkuutta.

Toisaalta mukautetun alueen generaattoritoiminto käyttää a silmukka ja luoda numeroita yksitellen, mikä tekee siitä huomattavasti hitaampaa suurilla alueilla. Tämä kontrasti korostaa Pythonin sisäänrakennettua optimointia range toiminto, joka suorittaa vakioaikaisia ​​jäsentarkistuksia, toisin kuin mukautetun generaattorin vaatimat lineaariset tarkistukset. C-skripti havainnollistaa tätä edelleen toteuttamalla samanlaisen tarkistuksen käyttämällä käsitellä suuria kokonaislukuarvoja tehokkaasti korostaen Pythonin optimoitua alueiden käsittelyä alemmalla tasolla.

# 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;
}

Sukella syvemmälle Pythonin aluefunktion optimointiin

Toinen näkökohta suorituskykyä Python 3:ssa on sen toteutus sekvenssityyppinä. Toisin kuin Python 2:ssa , joka on Python 3:n generaattori on täysi sekvenssi. Tämä tarkoittaa, että se tukee tehokkaita jäsentestaus-, viipalointi- ja indeksointitoimintoja. Kun tarkistat, onko numero alueella käyttämällä in -operaattori, Python ei iteroi jokaisen arvon läpi. Sen sijaan se suorittaa aritmeettisen tarkistuksen alueen aloitus-, lopetus- ja askelparametrien perusteella. Tämä aritmeettinen lähestymistapa varmistaa, että jäsenyystestaus tehdään vakioajassa, O(1).

Pythonin alueobjekti hyötyy myös kielen dynaamisesta kirjoittamisesta ja muistinhallinnasta. C:n taustalla oleva toteutus optimoi sekä nopeuden että muistin tehokkuuden. Hyödyntämällä Pythonin kokonaislukutyyppiä, joka pystyy käsittelemään mielivaltaisen suuria arvoja, aluefunktio voi tukea erittäin suuria sekvenssejä suorituskyvystä tinkimättä. Sisäinen C-koodi käyttää optimoituja algoritmeja aluelaskelmien ja jäsenyystestien suorittamiseen, mikä tekee aluetoiminnosta erittäin tehokkaan sekä pienillä että suurilla alueilla.

1. Miten Python toimii Toimiiko sisäisesti?
2. Pythonin toiminto luo numeroita lennossa käyttämällä aloitus-, lopetus- ja askelarvoja, mikä mahdollistaa tehokkaan jäsenyyden testauksen luomatta kaikkia numeroita muistissa.
3. Miksi on operaattori niin nopeasti ?
4. The operaattori suorittaa aritmeettisen tarkistuksen jokaisen arvon iteroinnin sijaan, mikä tekee siitä nopean suurilla alueilla.
5. Mitä eroa on Python 3:ssa ja Python 2:ssa?
6. Python 3:ssa, on sekvenssiobjekti, kun taas Python 2:ssa, on generaattori. Sekvenssiobjekti tukee tehokasta jäsenyystestausta ja viipalointia.
7. Voiko Python käsittelemään suuria määriä?
8. Kyllä, Python pystyy käsittelemään mielivaltaisen suuria lukuja Pythonin dynaamisen kirjoittamisen ja suuria arvoja tukevan kokonaislukutyypin ansiosta.
9. Kuinka Python varmistaa muistin tehokkuuden ?
10. Pythonin ei tallenna kaikkia arvoja muistiin. Se laskee arvot tarpeen mukaan käyttämällä käynnistys-, pysäytys- ja askelparametreja, mikä varmistaa muistin tehokkuuden.
11. Onko mukautettu aluegeneraattori hitaampi kuin Pythonin ?
12. Kyllä, mukautettu aluegeneraattori on hitaampi, koska se luo jokaisen arvon yksitellen, kun taas Pythonin suorittaa tehokkaita aritmeettisia tarkistuksia.
13. Miksi viipalointi toimii Pythonin kanssa ?
14. Pythonin tukee viipalointia, koska se on toteutettu sekvenssiobjektina, mikä mahdollistaa tehokkaan pääsyn alialueisiin.
15. Mitä optimointeja Pythonissa käytetään ?
16. Pythonin käyttää optimoituja C-algoritmeja aritmeettisten operaatioiden ja muistin hallintaan, mikä tekee siitä nopean ja tehokkaan.

Pythonin aluetoiminto erottuu poikkeuksellisesta suorituskyvystään suurten sekvenssien käsittelyssä. Hyödyntämällä aritmeettisia tarkistuksia ja optimoituja algoritmeja, se voi määrittää jäsenyyden tehokkaasti ilman, että kaikkien väliarvojen generoimisesta on aiheutunut lisäkustannuksia. Tämä muotoilu ei ainoastaan ​​säästä muistia, vaan varmistaa myös nopean suorituskyvyn, mikä tekee siitä korvaamattoman työkalun kehittäjille, jotka käsittelevät laajoja numeerisia alueita.