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python - 为什么生成随机整数的 "normal"方法这么慢？

转载作者：太空狗更新时间：2023-10-30 02:57:19

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我不是数学专业或 CS 专业，我只是在玩 python(通常为视频游戏的模拟/理论制作编写脚本)，我发现 random.randint 的性能有多糟糕。这让我想知道为什么 random.randint 或 random.randrange 被使用/制作成它们现在的样子。我做了一个函数，它产生(出于所有意图和实际目的)与 random.randint 相同的结果:

big_bleeping_float= (2**64 - 2)/(2**64 - 2)
def fastrandint(start, stop):
  return start + int(random.random() * (stop - start + big_bleeping_float))

与下一个最快的方法 random.randrange(0, 66) 相比，使用它生成 0-65 范围内(含)整数的速度大幅提升了 180%。

>>> timeit.timeit('random.randint(0, 66)', setup='from numpy import random', number=10000)
0.03165552873121058

>>> timeit.timeit('random.randint(0, 65)', setup='import random', number=10000)
0.022374771118336412

>>> timeit.timeit('random.randrange(0, 66)', setup='import random', number=10000)
0.01937231027605435

>>> timeit.timeit('fastrandint(0, 65)', setup='import random; from fasterthanrandomrandom import fastrandint', number=10000)
0.0067909916844523755

此外，将此函数改编为 random.choice 的替代方法的速度提高了 75%，而且我确信添加大于 1 的步进范围会更快(尽管我没有对此进行测试)。与使用 fastrandint 函数相比，速度提升几乎翻倍，您可以简单地将其内联编写:

>>> timeit.timeit('int(random.random() * (65 + big_bleeping_float))', setup='import random; big_bleeping_float= (2**64 - 2)/(2**64 - 2)', number=10000)
0.0037642723021917845

所以总而言之，为什么我认为我的函数更好是错误的，如果它更好为什么它会更快，还有没有更快的方法来完成我正在做的事情？

最佳答案

randint电话 randrange它进行一系列范围/类型检查和转换，然后使用 _randbelow生成一个随机整数。 _randbelow 再次进行一些范围检查，最后使用 random .

因此，如果您删除所有边缘情况检查和一些函数调用开销，那么您的 fastrandint 会更快也就不足为奇了。

关于python - 为什么生成随机整数的 "normal"方法这么慢？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/37536868/

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