python 列表生成器放while_Pythonwhile、for、生成器、列表推导等语句的执行效率测试...

一个功能的实现，可以用多种语句来实现，比如说:while语句、for语句、生成器、列表推导、内置函数等实现，然而他们的效率并不一样。写了一个小程序来测试它们执行的效率。

测试内容:

将一个数字大小为20万的数字，依次取绝对值，放到列表中，测试重复1千次.

测试程序:

代码如下:

import time,sys

reps = 1000 #测试重复次数

nums = 200000 #测试时数字大小

def tester(func,*args): #总体测试函数

startTime = time.time()

for i in range(reps):

func(*args)

elapsed = time.time() - startTime #用time模块来测试，结束时间与开始时间差

return elapsed

def while_Statement(): #while循环实现

res = []

x = 0

while nums > x:

x += 1

res.append(abs(x))

def for_Statement(): #for循环实现

res = []

for x in range(nums):

res.append(abs(x))

def generator_Expression():#生成器实现

res = list(abs(x) for x in range(nums))

def list_Comprehension(): #列表解析实现

res = [abs(x) for x in range(nums)]

def map_Function(): #内置函数map实现

res = map(abs, range(nums))

print sys.version #打印系统版本

tests = [while_Statement, for_Statement, generator_Expression, list_Comprehension, map_Function]

for testfunc in tests: #将待测函数放置列表中依次遍历

print testfunc.__name__.ljust(20),': ',tester(testfunc) #

测试结果:

代码如下:

>>>

2.7.4 (default, Apr 6 2013, 19:55:15) [MSC v.1500 64 bit (AMD64)]

while_Statement : 84.5769999027

for_Statement : 75.2709999084

generator_Expression : 62.3519999981

list_Comprehension : 60.4090001583

map_Function : 47.5629999638

改写程序:

代码如下:

import sys

nums = 100

def while_Statement():

res = []

x = 0

while nums > x:

x += 1

res.append(abs(x))

def for_Statement():

res = []

for x in range(nums):

res.append(abs(x))

def generator_Expression():

res = list(abs(x) for x in range(nums))

def list_Comprehension():

res = [abs(x) for x in range(nums)]

def map_Function():

res = map(abs, range(nums))

if __name__=='__main__':

import timeit #用timeit模块来测试

print sys.version

funcs = [while_Statement, for_Statement, generator_Expression, list_Comprehension, map_Function]

for func in funcs:

print func.__name__.ljust(20),': ',timeit.timeit("func()", setup="from __main__ import func")

测试结果:

代码如下:

>>>

2.7.4 (default, Apr 6 2013, 19:55:15) [MSC v.1500 64 bit (AMD64)]

while_Statement : 37.1800067428

for_Statement : 30.3999109329

generator_Expression : 27.2597866441

list_Comprehension : 17.386223449

map_Function : 12.7386868963

测试分析:

用time模块，和timeit模块两种测试方式测试了很多组数字，得出的结果是执行内置函数最快，其次就是列表推导，再其次生成器和for循环，while循环最慢。一般最快的使用内置函数的方法要比使用最慢的while快两倍以上。简单分析下原因:内置函数比如说map,filter,reduce(在Python3.0中移除)基本上都是用C语言来实现的,所以速度是最快的，列表推导内的迭代在解释器内是以C语言的速度运行的(一般是for循环的两倍,对大型文件操作而言，用列表推导效果尤其明显)，相比较for循环代码是在PVM步进运行要快的多。但for循环里面含range()，相对速度也会快些，while语句是纯粹用Python代码写成，所以速度最慢。所以函数式编程最好使用内置函数，然后才考虑使用列表推导或for循环。最好不用while循环.

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