理解Python 3中“1000000000000000 in range(1000000000000001)”的效率

理解Python 3中“1000000000000000 in range(1000000000000001)”的效率
理解Python 3中“1000000000000000 in range(1000000000000001)”的效率
Arthur Petit
2024年7月15日星期一 下午2:34:15

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

  1. Python 是如何实现的 range 函数内部工作？
  2. 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。
  3. 为什么是 in 操作员如此之快 range？
  4. 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。
  5. 有什么区别 range 在 Python 3 和 xrange 在 Python 2 中？
  6. 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。
  7. Python可以吗 range 处理非常大的数字？
  8. 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。
  9. Python如何保证内存效率 range？
  10. 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。
  11. 自定义范围生成器比 Python 慢吗 range？
  12. 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。
  13. 为什么 Python 可以使用切片 range？
  14. 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。
  15. Python 中使用了哪些优化 range？
  16. 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。