Розуміння ефективності "10000000000000000 в діапазоні (10000000000000001)" у Python 3

Дослідження ефективності функції діапазону Python

Python 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))

Чому об’єкт діапазону Python є надзвичайно швидким

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;
}

Поширені запитання щодо продуктивності функції діапазону Python

1. Як працює Python range функція працює внутрішньо?
2. Python range функція генерує числа на льоту, використовуючи початкові, кінцеві та крокові значення, дозволяючи ефективно перевіряти членство без генерування всіх чисел у пам’яті.
3. Чому саме in оператор так швидко с range?
4. The in Оператор виконує арифметичну перевірку замість повторення кожного значення, що робить його швидким для великих діапазонів.
5. Яка різниця між range в Python 3 і xrange у Python 2?
6. У Python 3, range є об’єктом послідовності, тоді як у Python 2, xrange є генератором. Об’єкт послідовності підтримує ефективне тестування членства та нарізку.
7. Чи може Python range обробляти дуже великі числа?
8. Так, Python range може обробляти довільно великі числа завдяки динамічній типізації Python і цілочисельному типу, який підтримує великі значення.
9. Як Python забезпечує ефективність пам'яті range?
10. Python range не зберігає всі значення в пам'яті. Він обчислює значення за запитом, використовуючи параметри запуску, зупинки та кроку, забезпечуючи ефективність пам’яті.
11. Чи власний генератор діапазону повільніший за Python range?
12. Так, генератор спеціального діапазону повільніший, оскільки він генерує кожне значення одне за одним, тоді як у Python range виконує ефективні арифметичні перевірки.
13. Чому нарізка працює з Python range?
14. Python range підтримує нарізку, оскільки він реалізований як об’єкт послідовності, що забезпечує ефективний доступ до піддіапазонів.
15. Які оптимізації використовуються в Python range?
16. Python range використовує оптимізовані алгоритми в C для обробки арифметичних операцій і керування пам'яттю, що робить його швидким і ефективним.

Останні думки щодо продуктивності діапазону Python

Функція діапазону Python виділяється своєю винятковою продуктивністю при обробці великих послідовностей. Використовуючи арифметичні перевірки та оптимізовані алгоритми, він може ефективно визначати членство без додаткових витрат на генерування всіх проміжних значень. Така конструкція не тільки економить пам’ять, але й забезпечує швидке виконання, що робить його безцінним інструментом для розробників, які мають справу з великими числовими діапазонами.