![理解Python 3中“1000000000000000 in range(1000000000000001)”的效率](https://www.tempmail.us.com/images/ce/cec58cb25c1408cf267bec24da082c2a-836px.webp/%E7%90%86%E8%A7%A3python-3%E4%B8%AD-1000000000000000-in-range-1000000000000001-%E7%9A%84%E6%95%88%E7%8E%87-836px.webp)
揭示 Python 的范围效率
Python 3 中的表达式“1000000000000000 in range(1000000000000001)”的性能乍一看可能令人费解。虽然范围函数似乎需要花费相当长的时间来检查如此大的数字,但该操作几乎是瞬时的。这引发了有关 Python 范围对象内部工作原理的更深层次问题。
与预期相反,Python 3 的 range 函数不会生成指定范围内的所有数字,这使得它比手动实现的范围生成器快得多。本文探讨了为什么 Python 的 range 函数如此高效,并重点介绍了专家的关键见解,以解释其底层机制。
命令 | 描述 |
---|---|
range(start, end) | 生成从 start-1 到 end-1 的不可变数字序列。 |
yield | 用于定义一个生成器函数,该函数返回一个每次生成一个值的迭代器。 |
in | 检查成员资格,即元素是否存在于可迭代对象中。 |
Py_ssize_t | Python 使用 C 中的数据类型来定义对象和索引的大小。 |
printf() | C 中的函数用于将格式化输出打印到标准输出流。 |
#include | C 中的预处理器命令,用于在程序中包含文件或库的内容。 |
Py_ssize_t val | 在 C 中定义 Py_ssize_t 类型的变量,用于索引和调整大小。 |
了解 Python 的 Range 函数性能
提供的 Python 脚本演示了为什么表达式“1000000000000000 in range(1000000000000001)”执行得如此之快。关键是使用 range 函数,它生成不可变的数字序列,而无需在内存中创建所有数字。相反,它使用开始值、停止值和步长值来评估范围,从而进行成员资格测试,例如 in 非常高效。脚本的 is_in_range 函数利用这种效率快速检查数字是否在指定范围内。
另一方面,自定义范围生成器功能 my_crappy_range 使用一个 while 循环和 yield 一个接一个地生成数字,这使得大范围的速度明显变慢。这种对比凸显了 Python 内置的优化 range 函数,它执行恒定时间的成员资格检查,与自定义生成器所需的线性时间检查不同。 C 脚本通过使用以下命令实现类似的检查进一步说明了这一点 Py_ssize_t 为了有效地处理大整数值,强调Python在较低级别对范围的优化处理。
探索 Python Range 函数的效率
蟒蛇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))
为什么Python的Range对象非常快
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;
}
深入研究Python的范围函数优化
另一个方面的表现 range Python 3 中是其作为序列类型的实现。与 Python 2 不同 xrange,这是一个生成器,Python 3 的 range 是一个成熟的序列。这意味着它支持高效的成员资格测试、切片和索引操作。当您使用以下命令检查数字是否在某个范围内时 in 运算符,Python 不会迭代每个值。相反,它根据范围的开始、停止和步骤参数执行算术检查。这种算术方法确保成员资格测试在恒定时间 O(1) 内完成。
Python 的范围对象还受益于该语言的动态类型和内存管理。 C 语言的底层实现针对速度和内存效率进行了优化。通过利用 Python 的整数类型(可以处理任意大的值),range 函数可以支持极大的序列而不影响性能。内部 C 代码使用优化的算法来执行范围计算和隶属度测试,使得范围函数对于小范围和大范围都非常高效。
有关 Python Range 函数性能的常见问题
- Python 是如何实现的 range 函数内部工作?
- 蟒蛇的 range 函数使用开始、停止和步长值动态生成数字,从而可以进行高效的成员资格测试,而无需在内存中生成所有数字。
- 为什么是 in 操作员如此之快 range?
- 这 in 运算符执行算术检查,而不是迭代每个值,这使得在大范围内速度更快。
- 有什么区别 range 在 Python 3 和 xrange 在 Python 2 中?
- 在Python 3中, range 是一个序列对象,而在Python 2中, xrange 是一个发电机。序列对象支持高效的成员资格测试和切片。
- Python可以吗 range 处理非常大的数字?
- 是的,Python 的 range 由于 Python 的动态类型和支持大值的整数类型,可以处理任意大的数字。
- Python如何保证内存效率 range?
- 蟒蛇的 range 不将所有值存储在内存中。它使用启动、停止和步骤参数按需计算值,确保内存效率。
- 自定义范围生成器比 Python 慢吗 range?
- 是的,自定义范围生成器速度较慢,因为它会一一生成每个值,而 Python 的 range 执行有效的算术检查。
- 为什么 Python 可以使用切片 range?
- 蟒蛇的 range 支持切片,因为它是作为序列对象实现的,允许有效访问子范围。
- Python 中使用了哪些优化 range?
- 蟒蛇的 range 使用 C 语言中的优化算法来处理算术运算和内存管理,使其快速高效。
关于 Python 范围性能的最终想法
Python 的 range 函数在处理大型序列时因其卓越的性能而脱颖而出。通过利用算术检查和优化算法,它可以有效地确定成员资格,而无需生成所有中间值的开销。这种设计不仅节省内存,而且确保快速执行,使其成为处理广泛数值范围的开发人员的宝贵工具。