Python 3'te "10000000000000000 in range(10000000000000001)" Verimliliğini Anlamak

Python'un Menzil Verimliliğini Ortaya Çıkarmak

Python 3'te "10000000000000000 in range(10000000000000001)" ifadesinin performansı ilk bakışta kafa karıştırıcı olabilir. Aralık fonksiyonunun bu kadar büyük bir sayıyı kontrol etmesi oldukça zaman alacak gibi görünse de, işlem neredeyse anlıktır. Bu, Python'un aralık nesnesinin iç işleyişi hakkında daha derin bir soruya yol açar.

Beklentilerin aksine Python 3'ün aralık işlevi, belirtilen aralıktaki tüm sayıları üretmez, bu da onu manuel olarak uygulanan aralık oluşturucudan çok daha hızlı hale getirir. Bu makale Python'un aralık fonksiyonunun neden bu kadar verimli olduğunu araştırıyor ve bunun altında yatan mekanizmaları açıklamak için uzmanların önemli görüşlerini vurguluyor.

Emretmek	Tanım
range(start, end)	Baştan sona 1'e kadar değişmez bir sayı dizisi oluşturur.
yield	Her seferinde bir değer veren bir yineleyici döndüren bir oluşturucu işlevi tanımlamak için kullanılır.
in	Üyeliği kontrol eder, yani yinelenebilir bir öğenin mevcut olup olmadığını kontrol eder.
Py_ssize_t	Python tarafından nesnelerin ve indekslerin boyutunu tanımlamak için kullanılan C dilindeki veri türü.
printf()	C'deki işlev, biçimlendirilmiş çıktıyı standart çıktı akışına yazdırmak için kullanılır.
#include	Bir dosyanın veya kitaplığın içeriğini programa dahil etmek için C'deki önişlemci komutu.
Py_ssize_t val	C'de indeksleme ve boyutlandırma için kullanılan Py_ssize_t türünde bir değişkeni tanımlar.

Python'un Aralık Fonksiyonu Performansını Anlamak

Sağlanan Python betiği, "10000000000000000 aralıkta(1000000000000001)" ifadesinin neden bu kadar hızlı yürütüldüğünü gösterir. Önemli olan kullanımıdır Bellekteki tüm sayıları oluşturmadan, değişmez bir sayı dizisi oluşturan işlev. Bunun yerine başlangıç, bitiş ve adım değerlerini kullanarak aralığı değerlendirir ve aşağıdaki gibi üyelik testleri yapar: çok verimli. Senaryo işlevi, bu verimlilikten yararlanarak bir sayının belirli bir aralıkta olup olmadığını hızlı bir şekilde kontrol eder.

Öte yandan, özel aralık oluşturucu işlevi bir kullanır döngü ve sayıları tek tek oluşturmak, geniş aralıklar için bunu önemli ölçüde yavaşlatır. Bu karşıtlık Python'un yerleşik optimizasyonunu vurgular range Özel oluşturucunun gerektirdiği doğrusal zamanlı kontrollerin aksine, sabit zamanlı üyelik kontrolleri gerçekleştiren işlev. C betiği ayrıca şunu kullanarak benzer bir kontrol uygulayarak bunu gösterir: büyük tamsayı değerlerini verimli bir şekilde işlemek için Python'un aralıkları daha düşük bir düzeyde optimize edilmiş şekilde işlemesini vurguluyor.

# 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;
}

Python'un Aralık Fonksiyonu Optimizasyonuna Daha Derin Bir Bakış

Performansın bir başka yönü Python 3'te bunun bir dizi türü olarak uygulanmasıdır. Python 2'nin aksine bir jeneratör olan Python 3'ün tam teşekküllü bir dizidir. Bu, verimli üyelik testi, dilimleme ve indeksleme işlemlerini desteklediği anlamına gelir. kullanarak bir sayının bir aralık içinde olup olmadığını kontrol ettiğinizde in operatörü, Python her değerde yineleme yapmaz. Bunun yerine aralığın başlama, durma ve adım parametrelerine dayalı olarak aritmetik bir kontrol gerçekleştirir. Bu aritmetik yaklaşım, üyelik testinin O(1) sabit zamanında yapılmasını sağlar.

Python'un aralık nesnesi aynı zamanda dilin dinamik yazma ve bellek yönetiminden de yararlanır. C'deki temel uygulama hem hız hem de bellek verimliliğini optimize eder. Python'un keyfi olarak büyük değerleri işleyebilen tamsayı türünden yararlanarak aralık işlevi, performanstan ödün vermeden son derece büyük dizileri destekleyebilir. Dahili C kodu, menzil hesaplamalarını ve üyelik testlerini gerçekleştirmek için optimize edilmiş algoritmalar kullanarak menzil fonksiyonunu hem küçük hem de büyük aralıklar için oldukça verimli hale getirir.

1. Python nasıl fonksiyon dahili olarak çalışıyor mu?
2. Python'un işlevi, başlatma, durdurma ve adım değerlerini kullanarak anında sayılar üretir ve tüm sayıları bellekte oluşturmadan verimli üyelik testine olanak tanır.
3. Neden operatör çok hızlı ?
4. Operatör, her değerde yineleme yapmak yerine aritmetik bir kontrol gerçekleştirir, bu da onu geniş aralıklar için hızlı kılar.
5. Arasındaki fark nedir Python 3'te ve Python 2'de mi?
6. Python 3'te, bir sıra nesnesidir, Python 2'de ise, bir jeneratördür. Sıra nesnesi verimli üyelik testini ve dilimlemeyi destekler.
7. Python olabilir mi çok büyük sayılarla mı başa çıkıyorsunuz?
8. Evet, Python'un Python'un dinamik yazma özelliği ve büyük değerleri destekleyen tamsayı türü nedeniyle keyfi olarak büyük sayıları işleyebilir.
9. Python bellek verimliliğini nasıl sağlıyor? ?
10. Python'un tüm değerleri hafızada saklamaz. Başlatma, durdurma ve adım parametrelerini kullanarak talep üzerine değerleri hesaplayarak bellek verimliliği sağlar.
11. Özel aralık oluşturucu Python'unkinden daha mı yavaş? ?
12. Evet, özel aralık oluşturucu daha yavaştır çünkü her değeri tek tek üretir, oysa Python'unki Etkili aritmetik kontroller gerçekleştirir.
13. Python'da dilimleme neden işe yarıyor? ?
14. Python'un dilimlemeyi destekler çünkü bir sıra nesnesi olarak uygulanır ve alt aralıklara verimli erişime izin verir.
15. Python'da hangi optimizasyonlar kullanılıyor? ?
16. Python'un aritmetik işlemleri ve bellek yönetimini gerçekleştirmek için C'deki optimize edilmiş algoritmaları kullanır, bu da onu hızlı ve verimli hale getirir.

Python'un aralık işlevi, büyük dizileri işlerken olağanüstü performansıyla öne çıkıyor. Aritmetik kontrollerden ve optimize edilmiş algoritmalardan yararlanarak, tüm ara değerleri üretme yükü olmadan üyeliği verimli bir şekilde belirleyebilir. Bu tasarım yalnızca bellekten tasarruf etmekle kalmaz, aynı zamanda hızlı yürütmeyi de sağlayarak onu geniş sayısal aralıklarla uğraşan geliştiriciler için paha biçilmez bir araç haline getirir.