Python 3 の「1000000000000000 in range(1000000000000001)」の効率を理解する

Python 3 の「1000000000000000 in range(1000000000000001)」の効率を理解する
Python 3 の「1000000000000000 in range(1000000000000001)」の効率を理解する
Arthur Petit
2024年7月15日月曜日 15:05:18

Python の範囲効率を明らかにする

Python 3 の式「1000000000000000 in range(1000000000000001)」のパフォーマンスは、一見すると不可解かもしれません。 range 関数がこれほど大きな数をチェックするにはかなりの時間がかかるように思えるかもしれませんが、操作はほぼ瞬時に行われます。これは、Python の range オブジェクトの内部動作に関するより深い疑問につながります。

予想に反して、Python 3 の range 関数は指定された範囲内のすべての数値を生成しないため、手動で実装した range ジェネレーターよりもはるかに高速になります。この記事では、Python の range 関数が非常に効率的である理由を探り、その基礎となるメカニズムを説明するために専門家からの重要な洞察を強調します。

指示 説明
range(start, end) 開始から終了-1までの不変の数値シーケンスを生成します。
yield 一度に値を生成するイテレータを返すジェネレータ関数を定義するために使用されます。
in メンバーシップを確認します。つまり、要素が反復可能内に存在するかどうかを確認します。
Py_ssize_t オブジェクトとインデックスのサイズを定義するために Python によって使用される C のデータ型。
printf() フォーマットされた出力を標準出力ストリームに出力するために使用される C の関数。
#include ファイルまたはライブラリの内容をプログラムに組み込むための C のプリプロセッサ コマンド。
Py_ssize_t val インデックス付けとサイズ設定に使用される、C で Py_ssize_t 型の変数を定義します。

Python の Range 関数のパフォーマンスを理解する

提供されている Python スクリプトは、式「1000000000000000 in range(1000000000000001)」がなぜこれほど高速に実行されるのかを示しています。鍵となるのは、 range この関数は、メモリ内にすべての数値を作成せずに、不変の数値シーケンスを生成します。代わりに、開始値、停止値、ステップ値を使用して範囲を評価し、次のようなメンバーシップ テストを実行します。 in 非常に効率的です。スクリプトの is_in_range 関数は、この効率を利用して、数値が指定された範囲内にあるかどうかをすばやくチェックします。

一方、カスタム範囲ジェネレータ関数は、 my_crappy_range を使用します while ループと yield 数値を 1 つずつ生成するため、範囲が広い場合は大幅に遅くなります。このコントラストは、Python に組み込まれた最適化を強調しています。 range この関数は、カスタム ジェネレーターで必要な線形時間チェックとは異なり、定数時間のメンバーシップ チェックを実行します。 C スクリプトは、次を使用して同様のチェックを実装することでこれをさらに説明します。 Py_ssize_t 大きな整数値を効率的に処理するため、Python による下位レベルでの範囲の最適化された処理が強調されます。

Python の range 関数の効率を調べる

パイソン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))

Python の Range オブジェクトが非常に高速である理由

C

#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;
}

Python の範囲関数の最適化をさらに深く掘り下げる

パフォーマンスのもう一つの側面 range Python 3 では、シーケンス型として実装されています。 Python 2 とは異なります xrange、これは Python 3 のジェネレーターです。 range 本格的なシーケンスです。これは、効率的なメンバーシップ テスト、スライス、インデックス作成操作をサポートしていることを意味します。を使用して数値が範囲内にあるかどうかを確認するとき、 in 演算子を使用する場合、Python は各値を反復処理しません。代わりに、範囲の開始、停止、およびステップのパラメーターに基づいて算術チェックを実行します。この算術アプローチにより、メンバーシップ テストが一定時間 O(1) で実行されることが保証されます。

Python の range オブジェクトは、言語の動的な型指定とメモリ管理の恩恵も受けています。 C での基礎となる実装は、速度とメモリ効率の両方を最適化します。任意の大きな値を処理できる Python の整数型を利用することで、range 関数はパフォーマンスを損なうことなく非常に大きなシーケンスをサポートできます。内部 C コードは、最適化されたアルゴリズムを使用して範囲計算とメンバーシップ テストを実行し、範囲関数が小さい範囲と大きい範囲の両方で非常に効率的になります。

Python の Range 関数のパフォーマンスに関するよくある質問

  1. Python はどうやって range 関数は内部で動作しますか？
  2. パイソンの range この関数は、開始値、停止値、およびステップ値を使用してその場で数値を生成するため、メモリ内のすべての数値を生成することなく、効率的なメンバーシップ テストが可能になります。
  3. なぜ、 in オペレーターはとても速いです range?
  4. の in 演算子は、各値を反復処理する代わりに算術チェックを実行するため、大きな範囲の処理が高速になります。
  5. 違いは何ですか range Python 3 と xrange Python2では？
  6. Python 3 では、 range はシーケンス オブジェクトですが、Python 2 では、 xrange 発電機です。シーケンス オブジェクトは、効率的なメンバーシップ テストとスライスをサポートします。
  7. パイソンもできる range 非常に大きな数を処理できますか?
  8. そう、パイソンの range Python の動的型付けと大きな値をサポートする整数型により、任意の大きな数値を処理できます。
  9. Python はどのようにしてメモリ効率を確保しますか range?
  10. パイソンの range すべての値をメモリに保存するわけではありません。開始、停止、およびステップのパラメーターを使用してオンデマンドで値を計算し、メモリ効率を確保します。
  11. カスタム範囲ジェネレーターは Python より遅いですか? range?
  12. はい、カスタム範囲ジェネレーターは各値を 1 つずつ生成するため遅くなりますが、Python の場合は range 効率的な算術チェックを実行します。
  13. Python でスライスが機能するのはなぜですか range?
  14. パイソンの range はシーケンス オブジェクトとして実装されているため、スライスをサポートしており、サブ範囲への効率的なアクセスが可能です。
  15. Python で使用される最適化 range?
  16. パイソンの range は、C の最適化されたアルゴリズムを使用して算術演算とメモリ管理を処理し、高速かつ効率的に処理します。

Python の範囲パフォーマンスに関する最終的な考え

Python の range 関数は、大規模なシーケンスを処理する際の優れたパフォーマンスで際立っています。算術チェックと最適化されたアルゴリズムを活用することで、すべての中間値を生成するオーバーヘッドなしでメンバーシップを効率的に決定できます。この設計はメモリを節約するだけでなく、迅速な実行を保証するため、広範な数値範囲を扱う開発者にとって非常に貴重なツールになります。