python 性能函数 vs 生成器函数

Question

我想知道哪一个在性能方面更好:带有状态的“常规”python 函数，还是生成器。不像similar questions ，我正在使用最简化的函数来隔离问题:

常规函数:

 >>> def counter_reg():
         if not hasattr(count_regular,"c"):
             count_regular.c = -1
         count_regular.c +=1
         return count_regular.c

生成器函数:

>>> def counter_gen():
    c = 0
    while True:
        yield c
        c += 1

>>> counter = counter_gen()
>>> counter = counter.next

在这两种情况下，调用 counter() 和 counter_reg() 将产生相同的输出。

哪个在性能方面更好？谢谢，

Answer 1

这是一个示例，说明如何使用 timeit module 对 Python 函数进行基准测试:

测试.py:

import itertools as IT

def count_regular():
     if not hasattr(count_regular,"c"):
         count_regular.c = -1
     count_regular.c +=1
     return count_regular.c

def counter_gen():
    c = 0
    while True:
        yield c
        c += 1

def using_count_regular(N):
    return [count_regular() for i in range(N)]

def using_counter_gen(N):
    counter = counter_gen()
    return [next(counter) for i in range(N)]    

def using_itertools(N):
    count = IT.count()
    return [next(count) for i in range(N)]    

---

像这样运行 python 来计时函数:

% python -mtimeit -s'import test as t' 't.using_count_regular(1000)'
1000 loops, best of 3: 336 usec per loop
% python -mtimeit -s'import test as t' 't.using_counter_gen(1000)'
10000 loops, best of 3: 172 usec per loop
% python -mtimeit -s'import test as t' 't.using_itertools(1000)'
10000 loops, best of 3: 105 usec per loop

要进行更彻底的基准测试，请尝试不同的 N 值，但在这种情况下，我认为这并不重要。

正如您所期望的，使用 itertools.count 比 count_regular 或 counter_gen 更快。​​