Python 3 मध्ये "1000000000000000 श्रेणीतील (1000000000000001)" ची कार्यक्षमता समजून घेणे

पायथनच्या श्रेणी कार्यक्षमतेचे अनावरण

Python 3 मधील "1000000000000000 (1000000000000001)" या अभिव्यक्तीची कामगिरी पहिल्या दृष्टीक्षेपात गोंधळात टाकणारी असू शकते. एवढ्या मोठ्या संख्येची तपासणी करण्यासाठी रेंज फंक्शनला बराच वेळ लागेल असे वाटत असले तरी, ऑपरेशन जवळजवळ तात्काळ होते. यामुळे पायथनच्या रेंज ऑब्जेक्टच्या अंतर्गत कामकाजाविषयी सखोल प्रश्न निर्माण होतो.

अपेक्षेच्या विरुद्ध, Python 3 चे रेंज फंक्शन निर्दिष्ट श्रेणीतील सर्व संख्या व्युत्पन्न करत नाही, ज्यामुळे ते स्वहस्ते अंमलात आणलेल्या रेंज जनरेटरपेक्षा खूप वेगवान बनते. हा लेख पायथनचे रेंज फंक्शन इतके कार्यक्षम का आहे हे शोधतो आणि त्याच्या अंतर्निहित कार्यपद्धती स्पष्ट करण्यासाठी तज्ञांकडील प्रमुख अंतर्दृष्टी हायलाइट करतो.

आज्ञा	वर्णन
range(start, end)	सुरुवातीपासून शेवटपर्यंत संख्यांचा एक अपरिवर्तनीय क्रम व्युत्पन्न करतो.
yield	जनरेटर फंक्शन परिभाषित करण्यासाठी वापरले जाते जे पुनरावृत्ती करणारा परत करते जे एका वेळी मूल्य देते.
in	सदस्यत्व तपासते, उदा., पुनरावृत्ती करण्यायोग्य मध्ये एखादा घटक उपस्थित असल्यास.
Py_ssize_t	C मधील डेटा प्रकार Python द्वारे ऑब्जेक्ट्स आणि निर्देशांकांचा आकार परिभाषित करण्यासाठी वापरला जातो.
printf()	C मधील फंक्शन मानक आउटपुट प्रवाहावर स्वरूपित आउटपुट मुद्रित करण्यासाठी वापरले जाते.
#include	प्रोग्राममध्ये फाइल किंवा लायब्ररीची सामग्री समाविष्ट करण्यासाठी C मध्ये प्रीप्रोसेसर कमांड.
Py_ssize_t val	C मधील Py_ssize_t प्रकाराचे व्हेरिएबल परिभाषित करते, जे अनुक्रमणिका आणि आकारमानासाठी वापरले जाते.

पायथनचे रेंज फंक्शन परफॉर्मन्स समजून घेणे

"1000000000000000 श्रेणीतील (100000000000001)" ही अभिव्यक्ती इतक्या लवकर का कार्यान्वित होते हे दाखवून दिलेली पायथन स्क्रिप्ट दाखवते. चा वापर आहे फंक्शन, जे मेमरीमध्ये सर्व संख्या तयार न करता संख्यांचा अपरिवर्तनीय क्रम तयार करते. त्याऐवजी, ते प्रारंभ, थांबा आणि चरण मूल्ये वापरून श्रेणीचे मूल्यांकन करते, सदस्यत्व चाचण्या बनवते जसे अतिशय कार्यक्षम. स्क्रिप्टची फंक्शन या कार्यक्षमतेचा फायदा घेऊन एखादी संख्या निर्दिष्ट मर्यादेत आहे की नाही हे त्वरीत तपासते.

दुसरीकडे, सानुकूल श्रेणी जनरेटर कार्य a वापरते पळवाट आणि एकामागून एक संख्या व्युत्पन्न करण्यासाठी, मोठ्या श्रेणींसाठी ते लक्षणीयरीत्या हळू बनवते. हा कॉन्ट्रास्ट पायथनमध्ये तयार केलेले ऑप्टिमायझेशन हायलाइट करतो range फंक्शन, जे सानुकूल जनरेटरद्वारे आवश्यक असलेल्या रेखीय-वेळ तपासणीच्या विपरीत, सतत-वेळ सदस्यत्व तपासणी करते. C स्क्रिप्ट पुढे एक समान चेक वापरून हे स्पष्ट करते मोठ्या पूर्णांक मूल्ये कार्यक्षमतेने हाताळण्यासाठी, पायथनच्या निम्न स्तरावर रेंजच्या ऑप्टिमाइझ केलेल्या हाताळणीवर जोर देऊन.

# 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))

१

पायथनच्या रेंज फंक्शन ऑप्टिमायझेशनमध्ये अधिक खोलवर जाणे

च्या कामगिरीचा आणखी एक पैलू पायथन 3 मध्ये अनुक्रम प्रकार म्हणून त्याची अंमलबजावणी आहे. पायथन 2 च्या विपरीत , जे जनरेटर आहे, पायथन 3 चे एक पूर्ण वाढ झालेला क्रम आहे. याचा अर्थ ते कार्यक्षम सदस्यत्व चाचणी, स्लाइसिंग आणि इंडेक्सिंग ऑपरेशन्सना समर्थन देते. जेव्हा तुम्ही वापरून संख्या श्रेणीमध्ये आहे का ते तपासता १ ऑपरेटर, पायथन प्रत्येक मूल्याद्वारे पुनरावृत्ती करत नाही. त्याऐवजी, ते श्रेणीच्या प्रारंभ, थांबा आणि चरण पॅरामीटर्सवर आधारित अंकगणित तपासणी करते. हा अंकगणितीय दृष्टीकोन खात्री देतो की सदस्यता चाचणी सतत वेळेत केली जाते, O(1).

पायथनच्या रेंज ऑब्जेक्टला भाषेच्या डायनॅमिक टायपिंग आणि मेमरी व्यवस्थापनाचा फायदा होतो. C मधील अंतर्निहित अंमलबजावणी गती आणि मेमरी कार्यक्षमतेसाठी अनुकूल करते. पायथनच्या पूर्णांक प्रकाराचा फायदा घेऊन, जे अनियंत्रितपणे मोठ्या मूल्यांना हाताळू शकते, श्रेणी फंक्शन कार्यक्षमतेशी तडजोड न करता अत्यंत मोठ्या अनुक्रमांना समर्थन देऊ शकते. अंतर्गत C कोड श्रेणी गणना आणि सदस्यत्व चाचण्या करण्यासाठी ऑप्टिमाइझ केलेल्या अल्गोरिदमचा वापर करतो, ज्यामुळे श्रेणी कार्य लहान आणि मोठ्या दोन्ही श्रेणींसाठी अत्यंत कार्यक्षम बनते.

1. Python च्या कसे कार्य अंतर्गत कार्य?
2. अजगराचा फंक्शन स्टार्ट, स्टॉप आणि स्टेप व्हॅल्यूज वापरून फ्लायवर नंबर व्युत्पन्न करते, मेमरीमध्ये सर्व नंबर व्युत्पन्न न करता कार्यक्षम सदस्यत्व चाचणीसाठी परवानगी देते.
3. का आहे ऑपरेटर सह खूप जलद ?
4. द ऑपरेटर प्रत्येक मूल्याद्वारे पुनरावृत्ती करण्याऐवजी अंकगणित तपासणी करतो, ज्यामुळे ते मोठ्या श्रेणींसाठी जलद होते.
5. यांच्यात काय फरक आहे पायथन 3 मध्ये आणि पायथन 2 मध्ये?
6. पायथन 3 मध्ये, एक अनुक्रम ऑब्जेक्ट आहे, तर पायथन 2 मध्ये, जनरेटर आहे. अनुक्रम ऑब्जेक्ट कार्यक्षम सदस्यत्व चाचणी आणि स्लाइसिंगला समर्थन देते.
7. Python च्या करू शकता खूप मोठी संख्या हाताळता?
8. होय, पायथनचे पायथनच्या डायनॅमिक टायपिंग आणि मोठ्या व्हॅल्यूला सपोर्ट करणाऱ्या पूर्णांक प्रकारामुळे अनियंत्रितपणे मोठ्या संख्येला हाताळू शकते.
9. Python मेमरी कार्यक्षमता कशी सुनिश्चित करते ?
10. अजगराचा सर्व मूल्ये मेमरीमध्ये संग्रहित करत नाही. हे स्टार्ट, स्टॉप आणि स्टेप पॅरामीटर्स वापरून मागणीनुसार मूल्यांची गणना करते, मेमरीची कार्यक्षमता सुनिश्चित करते.
11. पायथनच्या तुलनेत सानुकूल श्रेणी जनरेटर हळू आहे ?
12. होय, सानुकूल श्रेणी जनरेटर हळू आहे कारण ते प्रत्येक मूल्य एक-एक करून जनरेट करते, तर पायथनचे कार्यक्षम अंकगणित तपासणी करते.
13. पायथनसह स्लाइसिंग का कार्य करते ?
14. अजगराचा स्लाइसिंगला समर्थन देते कारण ते अनुक्रम ऑब्जेक्ट म्हणून लागू केले जाते, ज्यामुळे उप-श्रेणींमध्ये कार्यक्षम प्रवेश मिळतो.
15. पायथनमध्ये कोणते ऑप्टिमायझेशन वापरले जाते ?
16. अजगराचा अंकगणित ऑपरेशन्स आणि मेमरी व्यवस्थापन हाताळण्यासाठी C मध्ये ऑप्टिमाइझ केलेले अल्गोरिदम वापरते, ते जलद आणि कार्यक्षम बनवते.

पायथनचे रेंज फंक्शन मोठे सीक्वेन्स हाताळताना त्याच्या अपवादात्मक कामगिरीसाठी वेगळे आहे. अंकगणित तपासण्या आणि ऑप्टिमाइझ केलेल्या अल्गोरिदमचा फायदा घेऊन, ते सर्व इंटरमीडिएट व्हॅल्यू व्युत्पन्न केल्याशिवाय सदस्यत्व कार्यक्षमतेने निर्धारित करू शकते. हे डिझाइन केवळ मेमरी वाचवत नाही तर त्वरीत अंमलबजावणी देखील सुनिश्चित करते, ज्यामुळे विस्तृत संख्यात्मक श्रेणी हाताळणाऱ्या विकासकांसाठी ते एक अमूल्य साधन बनते.