Python for'循环的更好方法

Question

我们都知道在Python中执行一段语句的常用方法是使用for循环。

这样做的一般方法是，

# I am assuming iterated list is redundant. 
# Just the number of execution matters. 
for _ in range(count): 
    pass 

我相信没有人会认为上面的代码是通用的实现，但还有另一种选择。通过乘以引用来创建Python列表创建的速度。

# Uncommon way. 
for _ in [0] * count: 
    pass 

还有旧的while的方式。

i = 0 
while i < count: 
    i += 1 

我测试了这些方法的执行时间。这是代码。

import timeit 

repeat = 10 
total = 10 

setup = """ 
count = 100000 
""" 

test1 = """ 
for _ in range(count): 
    pass 
""" 

test2 = """ 
for _ in [0] * count: 
    pass 
""" 

test3 = """ 
i = 0 
while i < count: 
    i += 1 
""" 

print(min(timeit.Timer(test1, setup=setup).repeat(repeat, total))) 
print(min(timeit.Timer(test2, setup=setup).repeat(repeat, total))) 
print(min(timeit.Timer(test3, setup=setup).repeat(repeat, total))) 

# Results 
0.02238852552017738 
0.011760978361696095 
0.06971727824807639 

我不会发起主题，如果有一个小的差异，但可以看出，速度的差异是100％。为什么Python不鼓励这种用法，如果第二种方法更有效率？有没有更好的办法？

测试使用Windows 10和Python 3.6完成。

继@Tim彼得斯的建议，

. 
. 
. 
test4 = """ 
for _ in itertools.repeat(None, count): 
    pass 
""" 
print(min(timeit.Timer(test1, setup=setup).repeat(repeat, total))) 
print(min(timeit.Timer(test2, setup=setup).repeat(repeat, total))) 
print(min(timeit.Timer(test3, setup=setup).repeat(repeat, total))) 
print(min(timeit.Timer(test4, setup=setup).repeat(repeat, total))) 

# Gives 
0.02306803115612352 
0.013021619340942758 
0.06400113461638746 
0.008105080015739174 

它提供了一个更好的办法，而这几乎回答我的问题。

为什么这比range快，因为它们都是发电机。是否因为价值从不改变？

Answer 1

使用

for _ in itertools.repeat(None, count) 
    do something 

是获得了世界上最好的非显而易见的方式：微小不变的空间要求，并且每次迭代创建新的对象。在封面下，repeat的C代码使用本地C整数类型（不是Python整数对象！）来跟踪剩余的计数。

出于这个原因，计数需要适合在平台的C ssize_t类型，其通常至多2**31 - 1是在32位中，并在这里对64位的框：

>>> itertools.repeat(None, 2**63) 
Traceback (most recent call last): 
    ... 
OverflowError: Python int too large to convert to C ssize_t 

>>> itertools.repeat(None, 2**63-1) 
repeat(None, 9223372036854775807) 

哪对我的循环来说是很大的;-)

Answer 2

前两种方法需要为每次迭代分配内存块，而第三种方法只需为每次迭代进行一步。

范围是一个缓慢的功能，我只有在需要运行不需要速度的小代码时才使用它，例如range(0,50)。我认为你不能比较这三种方法;他们完全不同。

根据以下评论，第一种情况只对Python 2.7有效，在Python 3中它像xrange一样工作，并且不为每次迭代分配块。我测试了一下，他是对的。

Answer 3

第一种方法（在Python 3中）创建一个范围对象，它可以遍历值的范围。 （它就像一个生成器对象，但可以遍历它几次）。它不占用太多的内存，因为它不包含整个范围的值，只是当前值和最大值，它随着步长（默认1），直到它达到或超过最大值。

将range(0, 1000)的尺寸与list(range(0, 1000))的尺寸进行比较：Try It Online!。前者非常有记忆效率;无论大小如何，只需要48个字节，而整个列表在大小上线性增加。

第二种方法虽然速度更快，但占用了我过去所谈论的内存。 （另外，虽然0占用24个字节，而None占16个，但10000的数组具有相同的大小。有趣。可能是因为它们是指针）

有意思的是，[0] * 10000小于list(range(10000))大约10000，这种方式是有道理的，因为在第一个中，所有东西都是相同的原始值，所以它可以被优化。

第三个也不错，因为它不需要另一个堆栈值（而调用range需要调用堆栈上的另一个位置），但由于速度慢6倍，所以不值得。

最后一个可能是最快的，因为itertools很酷：P我认为它使用了一些C库优化，如果我没有记错的话。