Python中数值比较的效率
目录
- python数值比较的效率
- 不同python实现的效率比较
- 1.取出内层容器的多个值
- 2.字符串去掉结尾(开头)字符
- 3. in 操作要用集合
- 总结
Python数值比较的效率
Python 数值比较运算效率:>,<,==,!=,>=和<=
python数值比较运算有6种,分别为>,<,==,!=,>=和 <=。他们的运算效率如何?采用哪种方式最高效?本文通过使用timeit来测试比较运算的效率。
程序如下:
import timeit def func1(): for i in range(100000): www.devze.com if i > 0: k = 2 def func2(): for i in range(100000): if i < 0: k = 2 def func3(): for i in range(100000): if i == 0: k = 2 def func4(): for i in range(100000): if i != 0: k = 2 def func5(): for i in range(100000): if i >= 0: k = 2 def func6(): for i in range(100000): if i <= 0: k = 2 开发者_JS教程 if __name__ == '__main__': func1() func=[func1javascript,func2,func3,func4,func5,func6] op = [">","<","==","!=",">=","<="] for j in range(6): v = 0 timer = timeit.Timer(func[j]) v+= timer.timeit(number=1000) print(op[j],":",v)
这是只有if语句的情况,结果如下:
比较运算 | 所用时间 |
---|---|
> | 3.2038074 |
< | 2.7034741 |
== | 2.6940471000000006 |
!= | 3.285996800000001 |
>= | 3.205210300000001 |
<= | 2.6961838999999994 |
加上else语句则:
比较运算 | 所用时间 |
---|---|
> | 3.2270024 |
< | 3.2400326 |
== | 3.2511219999999996 |
!= | 3.1877201999999993 |
>= | 3.2120345000000015 |
<= | 3.2339978999999985 |
一般情况下,第一个分支比较节省时间。第二个分支会耗时稍微多一些。
不同python实现的效率比较
1.取出内编程客栈层容器的多个值
如果要从嵌套的列表中获取内层列表每个索引对应的最大(或最小值),有两种方法:
import time import random a = [[random.randint(0, 1000) for i in range(10)] for j in range(100000)] def method_x(a): """每个索引位置一个生成器表达式""" begin = time.time() b = min(i[0] for i in a) c = min(i[1] for i in a) d = min(i[2] for i in a) e = min(i[3] for i in a) f = min(i[4] for i in a) g = min(i[5] for i in a) h = min(i[6] for i in a) i = min(i[7] for i in a) j = min(i[8] for i in a) k = min(i[9] for i in a) print(time.time()-begin) def method_y(a): """只循环一次算出各个索引对应的值""" begin = time.time() b,c,d,e,f,g,h,i,j,k = 100,100,100,100,100,100,100,100,100,100 for t in a: b = min(t[0], b) c = min(t[1], c) d = min(t[2], d) e = min(t[3], e) f = min(t[4], f) g = min(t[5], g) h = min(t[6], h) i = min(t[7], i) j = min(t[8], j) k = min(t[9], k) print(time.time()-begin)
结果
>>> method_x(a*10)
1.1728243827819824>>> method_y(a*10)2.1234960556030273
2.字符串去掉结尾(开头)字符
去除字符串结尾字符,批量操作的话,一般使用 rstrip() 函数,但是这个函数效率不如直接索引快。
import random import time # a为10万个长度是11位的字符串列表;b为10万长度为9位的字符串列表; a = [f'{random.randint(10,100)}xxxyyyzzz' for i in range(100000)] b = [f'{random.randint(100000,110000)}xyz' for i in range(100000)] def test1(a, str_cut): # replace b = timehttp://www.devze.com.time() c = [i.replace(str_cut, '') for i in a] print(time.time()-b) def test2(a, str_cut): # rstrip() b = time.time() c = [i.rstrip(str_cut) for i in a] print(time.time()-b) def test3(a, str_cut): # 索引 b = time.time() x =len(str_cut) c = [i[:-x] for i in a] print(time.time()-b)
结果比较,当想去掉字符长度大于保留的长度的时候,rstrip() 效率趋近于 replace() , 想去掉的字符长度小于保留部分时,rstrip() 趋近于直接索引。
>>> test1(a*10, 'xxxyyyzzz')
0.2882061004638672>>> test2(a*10, 'xxxyyyzzz')0.2662053108215332>>> test3(a*10, 'xxxyyyzzz')0.16613411903381348>>> test1(b*10, 'xyz')
0.2721879482269287>>> tehttp://www.devze.comst2(b*10, 'xyz')0.1911303997039795>>> test3(b*10, 'xyz')0.1501011848449707
3. in 操作要用集合
按一样的逻辑写了两版程序,运行时间确差了好多,一步一步找,发现是 in 判断后面用的容器类型不一样。
a = range(0, 100000) b = list(a) c = set(a) def test(a): t = time.time() c = 0 for i in range(0, 100000, 13): if i in a: c += 1 print(c) print(time.time()-t)
测试时间,差距极大:
>>> test(b)
76935.649996280670166>>> test(a)76930.0019681453704833984
每次判断之前把列表转换为集合,能改进运行的效率:
def test(a): t = time.time() c = 0 a = set(a) for i in range(0, 100000, 13): if i in a: c += 1 print(c) print(time.time()-t) >>> test(b) 7693 0.005988359451293945
4. 内置的max()效率低
def getmax(a, b): if a >= b: return a return b
定义一个求最大值的函数,再用random模块提前创造一个长度100的data_list用于测试(random本身耗时高,会让比较效果不明显)。
def main(): t = time.time() for a, b in data_list*10000: max(a, b) print(time.time()-t) def main2(): t = time.time() for a, b in data_list*10000: getmax(a, b) print(time.time()-t)
自定义的函数比使用内置的max()快了近一倍。
>>> main1()
0.2231442928314209>>> main2()0.14011740684509277
计算三个数中的最大值时也是这样。
总结
以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。
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