Zrozumienie wydajności „1000000000000000 w zakresie (1000000000000001)” w Pythonie 3

Odkrywanie wydajności zasięgu Pythona

Wydajność wyrażenia „1000000000000000 w zakresie (1000000000000001)” w Pythonie 3 może na pierwszy rzut oka być zagadkowa. Chociaż może się wydawać, że sprawdzenie tak dużej liczby przez funkcję zakresu powinno zająć dużo czasu, operacja jest niemal natychmiastowa. Prowadzi to do głębszego pytania o wewnętrzne działanie obiektu range w Pythonie.

Wbrew oczekiwaniom funkcja zakresu w Pythonie 3 nie generuje wszystkich liczb w określonym zakresie, co czyni ją znacznie szybszą niż ręcznie zaimplementowany generator zakresu. W tym artykule wyjaśniono, dlaczego funkcja zakresu w Pythonie jest tak wydajna, i podkreślono kluczowe spostrzeżenia ekspertów w celu wyjaśnienia leżących u jej podstaw mechanizmów.

Komenda	Opis
range(start, end)	Generuje niezmienną sekwencję liczb od początku do końca-1.
yield	Służy do definiowania funkcji generatora, która zwraca iterator, który daje wartość jednorazowo.
in	Sprawdza członkostwo, tj. czy element jest obecny w iterowalnym.
Py_ssize_t	Typ danych w C używany przez Pythona do definiowania rozmiaru obiektów i indeksów.
printf()	Funkcja w C używana do drukowania sformatowanych wyników na standardowym strumieniu wyjściowym.
#include	Polecenie preprocesora w C umożliwiające włączenie zawartości pliku lub biblioteki do programu.
Py_ssize_t val	Definiuje zmienną typu Py_ssize_t w C, używaną do indeksowania i zmiany rozmiaru.

Zrozumienie wydajności funkcji zakresu w Pythonie

Dostarczony skrypt Pythona pokazuje, dlaczego wyrażenie „1000000000000000 w zakresie (100000000000001)” jest wykonywane tak szybko. Kluczem jest użycie funkcja, która generuje niezmienną sekwencję liczb bez tworzenia wszystkich liczb w pamięci. Zamiast tego ocenia zakres za pomocą wartości początkowych, końcowych i krokowych, dzięki czemu testy członkostwa przypominają bardzo wydajny. Scenariusz Funkcja szybko sprawdza, czy liczba mieści się w określonym zakresie, wykorzystując tę ​​wydajność.

Z drugiej strony funkcja generatora zakresu niestandardowego używa A pętla i do generowania liczb jeden po drugim, co znacznie spowalnia pracę w przypadku dużych zakresów. Ten kontrast podkreśla optymalizację wbudowaną w Python range funkcja, która wykonuje kontrole członkostwa w stałym czasie, w przeciwieństwie do kontroli w czasie liniowym wymaganych przez generator niestandardowy. Skrypt C dodatkowo ilustruje to, implementując podobną kontrolę za pomocą aby efektywnie obsługiwać duże wartości całkowite, podkreślając zoptymalizowaną obsługę zakresów przez Pythona na niższym poziomie.

# 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;
}

Zagłębianie się w optymalizację funkcji zakresu w Pythonie

Inny aspekt wydajności w Pythonie 3 jest jego implementacja jako typ sekwencji. W przeciwieństwie do Pythona 2 , który jest generatorem, Python 3 to pełnoprawna sekwencja. Oznacza to, że obsługuje wydajne operacje testowania członkostwa, wycinania i indeksowania. Kiedy sprawdzasz, czy liczba mieści się w zakresie, za pomocą klawisza in operatora, Python nie iteruje po każdej wartości. Zamiast tego przeprowadza kontrolę arytmetyczną na podstawie parametrów startu, stopu i kroku zakresu. To podejście arytmetyczne zapewnia, że ​​testowanie członkostwa jest wykonywane w stałym czasie O(1).

Obiekt Range w Pythonie również korzysta z dynamicznego pisania i zarządzania pamięcią w tym języku. Podstawowa implementacja w języku C optymalizuje zarówno szybkość, jak i wydajność pamięci. Wykorzystując typ całkowity Pythona, który może obsługiwać dowolnie duże wartości, funkcja zakresu może obsługiwać wyjątkowo duże sekwencje bez pogarszania wydajności. Wewnętrzny kod C wykorzystuje zoptymalizowane algorytmy do wykonywania obliczeń zakresu i testów przynależności, dzięki czemu funkcja zakresu jest wysoce wydajna zarówno dla małych, jak i dużych zakresów.

1. Jak działa Python funkcja działa wewnętrznie?
2. Pythona funkcja generuje liczby na bieżąco, używając wartości początkowych, końcowych i krokowych, umożliwiając wydajne testowanie członkostwa bez generowania wszystkich liczb w pamięci.
3. Dlaczego jest operator tak szybko ?
4. The operator przeprowadza kontrolę arytmetyczną zamiast iterować każdą wartość, co sprawia, że ​​działa szybko w przypadku dużych zakresów.
5. Jaka jest różnica pomiędzy w Pythonie 3 i w Pythonie 2?
6. W Pythonie 3 jest obiektem sekwencji, podczas gdy w Pythonie 2 jest generatorem. Obiekt sekwencji obsługuje wydajne testowanie członkostwa i wycinanie.
7. Czy Python obsługiwać bardzo duże liczby?
8. Tak, Pythona może obsługiwać dowolnie duże liczby ze względu na dynamiczne pisanie w Pythonie i typ całkowity, który obsługuje duże wartości.
9. W jaki sposób Python zapewnia wydajność pamięci za pomocą ?
10. Pythona nie przechowuje wszystkich wartości w pamięci. Oblicza wartości na żądanie, korzystając z parametrów start, stop i step, zapewniając wydajność pamięci.
11. Czy generator zakresu niestandardowego jest wolniejszy niż generator Pythona ?
12. Tak, niestandardowy generator zakresów jest wolniejszy, ponieważ generuje każdą wartość jedna po drugiej, podczas gdy generator Pythona przeprowadza efektywne sprawdzenia arytmetyczne.
13. Dlaczego krojenie działa z Pythonem ?
14. Pythona obsługuje krojenie, ponieważ jest zaimplementowany jako obiekt sekwencji, umożliwiając efektywny dostęp do podzakresów.
15. Jakie optymalizacje są stosowane w Pythonie ?
16. Pythona wykorzystuje zoptymalizowane algorytmy w języku C do obsługi operacji arytmetycznych i zarządzania pamięcią, dzięki czemu jest szybki i wydajny.

Funkcja range w Pythonie wyróżnia się wyjątkową wydajnością podczas obsługi dużych sekwencji. Wykorzystując kontrole arytmetyczne i zoptymalizowane algorytmy, może skutecznie określić członkostwo bez konieczności generowania wszystkich wartości pośrednich. Taka konstrukcja nie tylko oszczędza pamięć, ale także zapewnia szybkie wykonanie, co czyni go nieocenionym narzędziem dla programistów zajmujących się rozległymi zakresami numerycznymi.