पायथन 3 में "100000000000000 रेंज (100000000000001)" की दक्षता को समझना

पायथन के रेंज फ़ंक्शन की दक्षता की खोज

पायथन 3

# 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))

पाइथन की रेंज ऑब्जेक्ट अत्यधिक तेज़ क्यों है?

सी

#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;
}

पायथन के रेंज फ़ंक्शन प्रदर्शन के बारे में सामान्य प्रश्न

1. पाइथॉन कैसे होता है range फ़ंक्शन आंतरिक रूप से कार्य करता है?
2. अजगर का range फ़ंक्शन स्टार्ट, स्टॉप और चरण मानों का उपयोग करके तुरंत संख्याएँ उत्पन्न करता है, जिससे मेमोरी में सभी संख्याएँ उत्पन्न किए बिना कुशल सदस्यता परीक्षण की अनुमति मिलती है।
3. क्यों है in ऑपरेटर इतनी तेजी से range?
4. in ऑपरेटर प्रत्येक मान को दोहराने के बजाय अंकगणितीय जाँच करता है, जो इसे बड़ी रेंज के लिए तेज़ बनाता है।
5. के बीच क्या अंतर है range पायथन 3 में और xrange पायथन 2 में?
6. पायथन 3 में, range एक अनुक्रम वस्तु है, जबकि पायथन 2 में, xrange एक जनरेटर है. अनुक्रम ऑब्जेक्ट कुशल सदस्यता परीक्षण और स्लाइसिंग का समर्थन करता है।
7. क्या पाइथन कर सकते हैं? range बहुत बड़ी संख्या संभालें?
8. हाँ, पायथन का range पायथन की गतिशील टाइपिंग और बड़े मानों का समर्थन करने वाले पूर्णांक प्रकार के कारण मनमाने ढंग से बड़ी संख्याओं को संभाल सकता है।
9. पायथन मेमोरी दक्षता कैसे सुनिश्चित करता है? range?
10. अजगर का range सभी मानों को स्मृति में संग्रहीत नहीं करता है. यह मेमोरी दक्षता सुनिश्चित करते हुए स्टार्ट, स्टॉप और स्टेप मापदंडों का उपयोग करके मांग पर मूल्यों की गणना करता है।
11. क्या कस्टम रेंज जनरेटर पायथन की तुलना में धीमा है? range?
12. हां, एक कस्टम रेंज जनरेटर धीमा है क्योंकि यह प्रत्येक मान को एक-एक करके उत्पन्न करता है, जबकि पायथन range कुशल अंकगणितीय जाँच करता है।
13. स्लाइसिंग पायथन के साथ क्यों काम करती है? range?
14. अजगर का range स्लाइसिंग का समर्थन करता है क्योंकि इसे अनुक्रम ऑब्जेक्ट के रूप में कार्यान्वित किया जाता है, जो उप-श्रेणियों तक कुशल पहुंच की अनुमति देता है।
15. Python में कौन से अनुकूलन का उपयोग किया जाता है? range?
16. अजगर का range अंकगणितीय संचालन और मेमोरी प्रबंधन को संभालने के लिए सी में अनुकूलित एल्गोरिदम का उपयोग करता है, जो इसे तेज और कुशल बनाता है।

पायथन के रेंज प्रदर्शन पर अंतिम विचार

बड़े अनुक्रमों को संभालते समय पायथन का रेंज फ़ंक्शन अपने असाधारण प्रदर्शन के लिए जाना जाता है। अंकगणितीय जांच और अनुकूलित एल्गोरिदम का लाभ उठाकर, यह सभी मध्यवर्ती मूल्यों को उत्पन्न करने के ओवरहेड के बिना सदस्यता को कुशलतापूर्वक निर्धारित कर सकता है। यह डिज़ाइन न केवल मेमोरी बचाता है बल्कि तेज़ निष्पादन भी सुनिश्चित करता है, जिससे यह व्यापक संख्यात्मक श्रेणियों से निपटने वाले डेवलपर्स के लिए एक अमूल्य उपकरण बन जाता है।