Razumijevanje učinkovitosti "10000000000000000 u rasponu (10000000000000001)" u Pythonu 3

Otkrivanje učinkovitosti raspona Pythona

Izvedba izraza "1000000000000000 u rasponu (10000000000000001)" u Pythonu 3 može biti zbunjujuća na prvi pogled. Iako se može činiti da bi funkciji raspona trebalo dosta vremena za provjeru tako velikog broja, operacija je gotovo trenutna. To dovodi do dubljeg pitanja o unutarnjem radu Pythonovog objekta raspona.

Suprotno očekivanjima, funkcija raspona u Pythonu 3 ne generira sve brojeve unutar navedenog raspona, što je čini mnogo bržom od ručno implementiranog generatora raspona. Ovaj članak istražuje zašto je Pythonova funkcija raspona tako učinkovita i ističe ključne uvide stručnjaka za objašnjenje njenih temeljnih mehanizama.

Naredba	Opis
range(start, end)	Generira nepromjenjiv niz brojeva od početka do kraja-1.
yield	Koristi se za definiranje funkcije generatora koja vraća iterator koji daje vrijednost po jednu.
in	Provjerava članstvo, tj. je li element prisutan u iterabu.
Py_ssize_t	Vrsta podataka u C-u koju koristi Python za definiranje veličine objekata i indeksa.
printf()	Funkcija u C-u koja se koristi za ispis formatiranog izlaza u standardni izlazni tok.
#include	Naredba pretprocesora u C-u za uključivanje sadržaja datoteke ili biblioteke u program.
Py_ssize_t val	Definira varijablu tipa Py_ssize_t u C-u, koja se koristi za indeksiranje i dimenzioniranje.

Razumijevanje izvedbe Pythonove funkcije raspona

Python skripta pokazuje zašto se izraz "10000000000000000 u rasponu (1000000000000001)" izvršava tako brzo. Ključ je korištenje funkcija koja generira nepromjenjiv niz brojeva bez stvaranja svih brojeva u memoriji. Umjesto toga, procjenjuje raspon pomoću vrijednosti početka, zaustavljanja i koraka, čineći testove članstva poput vrlo učinkovito. Scenarij je funkcija brzo provjerava je li broj unutar određenog raspona koristeći ovu učinkovitost.

S druge strane, funkcija generatora prilagođenog raspona koristi a petlja i za generiranje brojeva jedan po jedan, što ga čini znatno sporijim za velike raspone. Ovaj kontrast naglašava optimizaciju ugrađenu u Python range koja provodi provjere članstva u konstantnom vremenu, za razliku od linearnih vremenskih provjera koje zahtijeva prilagođeni generator. C skripta to dodatno ilustrira implementacijom slične provjere pomoću za učinkovito rukovanje velikim cjelobrojnim vrijednostima, naglašavajući Pythonovo optimizirano rukovanje rasponima na nižoj razini.

# 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;
}

Ulaženje dublje u optimizaciju funkcije raspona u Pythonu

Još jedan aspekt izvedbe u Python 3 je njegova implementacija kao tip sekvence. Za razliku od Pythona 2 , koji je generator, Python 3 je punopravni niz. To znači da podržava učinkovito testiranje članstva, operacije rezanja i indeksiranja. Kada provjerite je li broj unutar raspona pomoću in operatora, Python ne prolazi kroz svaku vrijednost. Umjesto toga, izvodi aritmetičku provjeru na temelju parametara početka, zaustavljanja i koraka raspona. Ovaj aritmetički pristup osigurava da se testiranje pripadnosti provodi u konstantnom vremenu, O(1).

Pythonov objekt raspona također ima koristi od dinamičkog tipkanja jezika i upravljanja memorijom. Temeljna implementacija u C optimizira i brzinu i učinkovitost memorije. Korištenjem Pythonovog tipa cijelog broja, koji može obraditi proizvoljno velike vrijednosti, funkcija raspona može podržati ekstremno velike nizove bez ugrožavanja performansi. Interni C kod koristi optimizirane algoritme za izvođenje izračuna raspona i testova pripadnosti, čineći funkciju raspona vrlo učinkovitom za male i velike raspone.

1. Kako radi Python funkcija radi interno?
2. Pythonova funkcija generira brojeve u hodu koristeći početne, zaustavne i korak vrijednosti, omogućujući učinkovito testiranje članstva bez generiranja svih brojeva u memoriji.
3. Zašto je operater tako brzo sa ?
4. The operator izvodi aritmetičku provjeru umjesto ponavljanja kroz svaku vrijednost, što ga čini brzim za velike raspone.
5. Koja je razlika između u Python 3 i u Python 2?
6. U Pythonu 3, je sekvencijski objekt, dok u Pythonu 2, je generator. Objekt sekvence podržava učinkovito testiranje članstva i rezanje.
7. Može Python's rukovati vrlo velikim brojevima?
8. Da, Pythonov može obraditi proizvoljno velike brojeve zahvaljujući Pythonovom dinamičkom tipkanju i cjelobrojnom tipu koji podržava velike vrijednosti.
9. Kako Python osigurava učinkovitost memorije ?
10. Pythonova ne sprema sve vrijednosti u memoriju. Izračunava vrijednosti na zahtjev pomoću parametara pokretanja, zaustavljanja i koraka, osiguravajući učinkovitost memorije.
11. Je li prilagođeni generator raspona sporiji od Pythonovog ?
12. Da, prilagođeni generator raspona je sporiji jer generira svaku vrijednost jednu po jednu, dok Pythonov obavlja učinkovite aritmetičke provjere.
13. Zašto rezanje radi s Pythonom ?
14. Pythonova podržava rezanje jer je implementiran kao sekvencijski objekt, što omogućuje učinkovit pristup podrasponima.
15. Koje se optimizacije koriste u Pythonu ?
16. Pythonova koristi optimizirane algoritme u C-u za rukovanje aritmetičkim operacijama i upravljanje memorijom, što ga čini brzim i učinkovitim.

Pythonova funkcija raspona ističe se svojim iznimnim performansama pri rukovanju velikim nizovima. Koristeći aritmetičke provjere i optimizirane algoritme, može učinkovito odrediti članstvo bez dodatnih troškova generiranja svih međuvrijednosti. Ovaj dizajn ne samo da štedi memoriju, već također osigurava brzo izvršenje, što ga čini neprocjenjivim alatom za programere koji se bave širokim numeričkim rasponima.