Python 3에서 "범위(1000000000000001) 내 1000000000000000"의 효율성 이해

Python 3에서 범위(1000000000000001) 내 1000000000000000의 효율성 이해
Python 3에서 범위(1000000000000001) 내 1000000000000000의 효율성 이해
Arthur Petit
2024년 7월 15일 월요일 오후 3:09:49

Python의 범위 효율성 공개

Python 3에서 "범위(1000000000000001) 내 1000000000000000"이라는 표현의 성능은 언뜻 보면 당황스러울 수 있습니다. 이렇게 큰 숫자를 확인하려면 범위 기능이 상당한 시간이 걸릴 것처럼 보일 수도 있지만 작업은 거의 즉각적입니다. 이는 Python 범위 개체의 내부 작동에 대한 더 깊은 질문으로 이어집니다.

예상과는 달리 Python 3의 범위 함수는 지정된 범위 내의 모든 숫자를 생성하지 않으므로 수동으로 구현된 범위 생성기보다 훨씬 빠릅니다. 이 기사에서는 Python의 범위 기능이 왜 그렇게 효율적인지 살펴보고 전문가의 주요 통찰력을 강조하여 기본 메커니즘을 설명합니다.

명령 설명
range(start, end) 시작부터 끝-1까지 변경할 수 없는 일련의 숫자를 생성합니다.
yield 한 번에 값을 생성하는 반복자를 반환하는 생성기 함수를 정의하는 데 사용됩니다.
in 멤버십을 확인합니다. 즉, 요소가 iterable에 존재하는지 확인합니다.
Py_ssize_t Python에서 객체와 인덱스의 크기를 정의하는 데 사용되는 C의 데이터 유형입니다.
printf() 형식화된 출력을 표준 출력 스트림으로 인쇄하는 데 사용되는 C의 함수입니다.
#include 프로그램에 파일이나 라이브러리의 내용을 포함시키는 C의 전처리기 명령입니다.
Py_ssize_t val 인덱싱 및 크기 조정에 사용되는 C에서 Py_ssize_t 유형의 변수를 정의합니다.

Python의 범위 함수 성능 이해

제공된 Python 스크립트는 "범위(1000000000000001) 내 1000000000000000" 표현식이 그렇게 빠르게 실행되는 이유를 보여줍니다. 핵심은 의 활용이다. range 메모리에 모든 숫자를 생성하지 않고 불변의 숫자 시퀀스를 생성하는 함수입니다. 대신 시작, 중지 및 단계 값을 사용하여 범위를 평가하여 다음과 같은 멤버십 테스트를 수행합니다. in 매우 효율적입니다. 스크립트의 is_in_range 기능은 이러한 효율성을 활용하여 숫자가 지정된 범위 내에 있는지 빠르게 확인합니다.

반면에 사용자 정의 범위 생성기 기능은 삼 사용하다 while 루프와 yield 숫자를 하나씩 생성하기 때문에 넓은 범위의 경우 속도가 상당히 느려집니다. 이러한 대조는 Python의 내장된 최적화를 강조합니다. range 사용자 정의 생성기에 필요한 선형 시간 확인과 달리 상수 시간 멤버십 확인을 수행하는 함수입니다. C 스크립트는 다음을 사용하여 유사한 검사를 구현하여 이를 추가로 설명합니다. Py_ssize_t 큰 정수 값을 효율적으로 처리하기 위해 Python의 낮은 수준에서 최적화된 범위 처리를 강조합니다.

Python 범위 함수의 효율성 탐색

파이썬 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))

Python의 Range 개체가 매우 빠른 이유

씨

#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;
}

Python의 범위 함수 최적화에 대해 자세히 알아보기

성능의 또 다른 측면 range Python 3에서는 시퀀스 유형으로 구현됩니다. Python 2와 달리 xrange, 생성기인 Python 3의 range 본격적인 시퀀스입니다. 이는 효율적인 멤버십 테스트, 슬라이싱 및 인덱싱 작업을 지원한다는 의미입니다. 숫자가 범위 내에 있는지 확인하는 경우 in 연산자, Python은 각 값을 반복하지 않습니다. 대신, 범위의 시작, 중지 및 단계 매개변수를 기반으로 산술 검사를 수행합니다. 이 산술적 접근 방식은 멤버십 테스트가 일정한 시간 O(1)로 수행되도록 보장합니다.

Python의 범위 개체는 언어의 동적 유형 지정 및 메모리 관리의 이점도 제공합니다. C의 기본 구현은 속도와 메모리 효율성을 모두 최적화합니다. 임의로 큰 값을 처리할 수 있는 Python의 정수 유형을 활용함으로써 범위 함수는 성능 저하 없이 매우 큰 시퀀스를 지원할 수 있습니다. 내부 C 코드는 최적화된 알고리즘을 사용하여 범위 계산 및 멤버십 테스트를 수행하므로 작은 범위와 큰 범위 모두에 대해 범위 기능이 매우 효율적입니다.

Python의 범위 함수 성능에 대한 일반적인 질문

  1. 파이썬은 어떻게 되는가? range 기능은 내부적으로 작동합니까?
  2. 파이썬의 range 함수는 시작, 중지 및 단계 값을 사용하여 즉시 숫자를 생성하므로 메모리에 모든 숫자를 생성하지 않고도 효율적인 멤버십 테스트가 가능합니다.
  3. 왜? in 너무 빠른 연산자 range?
  4. 그만큼 in 연산자는 각 값을 반복하는 대신 산술 검사를 수행하므로 넓은 범위에 대해 속도가 빠릅니다.
  5. 차이점은 무엇 입니까? range Python 3 및 xrange 파이썬 2에서는?
  6. 파이썬 3에서는, range 는 시퀀스 객체이지만 Python 2에서는 xrange 발전기이다. 시퀀스 객체는 효율적인 멤버십 테스트 및 슬라이싱을 지원합니다.
  7. 파이썬은 할 수 있을까? range 매우 큰 숫자를 처리합니까?
  8. 응, 파이썬은 range Python의 동적 유형 지정 및 큰 값을 지원하는 정수 유형으로 인해 임의로 큰 숫자를 처리할 수 있습니다.
  9. Python은 어떻게 메모리 효율성을 보장합니까? range?
  10. 파이썬의 range 모든 값을 메모리에 저장하지는 않습니다. 시작, 중지 및 단계 매개변수를 사용하여 요청 시 값을 계산하여 메모리 효율성을 보장합니다.
  11. 사용자 정의 범위 생성기가 Python보다 느립니까? range?
  12. 예, 사용자 정의 범위 생성기는 각 값을 하나씩 생성하기 때문에 속도가 더 느립니다. 반면 Python의 range 효율적인 산술 검사를 수행합니다.
  13. Python에서 슬라이싱이 작동하는 이유 range?
  14. 파이썬의 range 시퀀스 객체로 구현되므로 슬라이싱을 지원하여 하위 범위에 효율적으로 액세스할 수 있습니다.
  15. Python에서는 어떤 최적화가 사용됩니까? range?
  16. 파이썬의 range C에서 최적화된 알고리즘을 사용하여 산술 연산 및 메모리 관리를 처리하므로 빠르고 효율적입니다.

Python의 범위 성능에 대한 최종 생각

Python의 범위 함수는 대규모 시퀀스를 처리할 때 뛰어난 성능을 자랑합니다. 산술 검사와 최적화된 알고리즘을 활용하여 모든 중간 값을 생성하는 오버헤드 없이 멤버쉽을 효율적으로 결정할 수 있습니다. 이 디자인은 메모리를 절약할 뿐만 아니라 신속한 실행을 보장하므로 광범위한 수치 범위를 다루는 개발자에게 귀중한 도구입니다.