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python - Python中类似代码的速度差异

转载 作者:行者123 更新时间:2023-11-28 17:38:22 25 4
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我有这3个功能:

def is_compatible(values):
supported_types = [(str, unicode), (int, long)]
for allowed_types in supported_types:
if isinstance(values[0], allowed_types):
return all(isinstance(item, allowed_types) for item in values)
return False


def is_compatible2(values):
supported_types = [(str, unicode), (int, long)]
for allowed_types in supported_types:
if all(isinstance(item, allowed_types) for item in values):
return True
return False


def is_compatible3(values):
supported_types = [(str, unicode), (int, long)]
return any(
all(isinstance(item, allowed_types) for item in values) for
allowed_types in supported_types
)

有人可以向我解释一下,为什么当我在 timetit 中使用 [1,2,3,4,5] 作为参数运行它们时,结果是 2.47、3.07 和 3.94?所以第一个最快,最后一个最慢。我根本看不出这些速度差异的任何原因。谢谢。

最佳答案

您的答案似乎在这里:Why is Python's 'all' function so slow?

all 中设置迭代器需要时间。

在您的第一个函数中,您只执行一次。在你的第二个功能中,你偶尔会这样做两次。所以先胜过后。

出于同样的原因,您的第二名再次击败第三名。有更多的开销需要设置。调用包裹在 for allowed_types in ... 周围的 any 比简单地调用 for allowed_types in ... 开销更大。

关于python - Python中类似代码的速度差异,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/28021400/

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