Python разница между оператором и функцией

Question

Python разница между оператором и функцией

1

В настоящее время я использую python для работы с множеством данных, и мне стало немного любопытно... Поскольку у него много данных, скорость кода действительно имеет значение, так есть разница между несколькими утверждениями и функцией, которая делает это? есть ли разница между

def my_function(var1):
    var2 = var1 + 1
    var3 = var1 - 1
    var4 = str(var1)
    print(var2, var3, var4)


for i in range(100000):
    my_function(i)

а также

for i in range(100000):
    var1 = i
    var2 = var1 + 1
    var3 = var1 - 1
    var4 = str(var1)
    print(var2, var3, var4)

когда речь идет о быстром коде?

Locked 27 июль 2018, в 05:09

Источник

0

Может иметь небольшую разницу, но не думайте, что вы вызываете «оптимизацию» своего кода для удаления функции. Если вы выполняете математические операции с большим количеством кода, определенно не следует использовать цикл for, а лучше использовать библиотеку, такую как numpy
rafaelc 27 июль 2018, в 02:41
1

Почему бы тебе не timeit ?
Selcuk 27 июль 2018, в 02:41
3

В вашем примере вы не увидите заметной разницы в производительности. Я могу сказать вам, что большую часть времени будет в функции print .
Tim 27 июль 2018, в 02:47
1

Сначала напишите свой код, а затем профилируйте его, прежде чем приступать к оптимизации. Вероятно, существует множество других мест, которые вы можете оптимизировать перед удалением вызова функции.
Tim 27 июль 2018, в 02:53
0

Я на самом деле не выполняю математические операции и не буду использовать функцию вне цикла, это просто более простой способ представления моего текущего кода, да, у меня есть цикл for , функция "print" предназначена только для показать, что он действительно что- то делает , и это утверждение, а не выражения. Мой код еще не завершен, но я думаю, что его оптимизация сделает оставшуюся работу намного быстрее. любые изменения я жду ~ 20 секунд
Locked 27 июль 2018, в 03:30

Показать ещё 3 комментария

Теги:

python

performance

2 ответа

Ещё вопросы

Может иметь небольшую разницу, но не думайте, что вы вызываете «оптимизацию» своего кода для удаления функции. Если вы выполняете математические операции с большим количеством кода, определенно не следует использовать цикл for, а лучше использовать библиотеку, такую как numpy
В вашем примере вы не увидите заметной разницы в производительности. Я могу сказать вам, что большую часть времени будет в функции print .
Сначала напишите свой код, а затем профилируйте его, прежде чем приступать к оптимизации. Вероятно, существует множество других мест, которые вы можете оптимизировать перед удалением вызова функции.
Я на самом деле не выполняю математические операции и не буду использовать функцию вне цикла, это просто более простой способ представления моего текущего кода, да, у меня есть цикл for , функция "print" предназначена только для показать, что он действительно что- то делает , и это утверждение, а не выражения. Мой код еще не завершен, но я думаю, что его оптимизация сделает оставшуюся работу намного быстрее. любые изменения я жду ~ 20 секунд

Wolph · Answer 1 · 2018-07-27T02-32-00.000Z

Скорее всего, это не повлияет на ваш код, если вы ничего не делаете внутри функции.

Проиллюстрировать:

In [1]: def spam(eggs):
   ...:     pass
   ...:
   ...:

In [2]: def a():
   ...:     for i in range(1000000):
   ...:         spam(i)
   ...:

In [3]: def b():
   ...:     for i in range(1000000):
   ...:         pass
   ...:

In [4]: %timeit a()
104 ms ± 3.53 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

In [5]: %timeit b()
25.9 ms ± 871 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

Если, однако, код действительно что-то делает, вы больше не заметите разницу:

In [1]: def spam(eggs):
   ...:     return sum(x for x in range(eggs))
   ...:
   ...:

In [2]: def a():
   ...:     total = 0
   ...:     for i in range(1000):
   ...:         total += spam(i)
   ...:

In [3]: def b():
   ...:     total = 0
   ...:     for i in range(1000):
   ...:         total += sum(x for x in range(i))
   ...:

In [4]: %timeit a()
31 ms ± 1.5 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

In [5]: %timeit b()
31.8 ms ± 1.51 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

Также: преждевременная оптимизация - это корень всего зла - DonaldKnuth

Yserbius · Answer 2 · 2018-07-27T00-31-00.000Z

Когда это интерпретируется там небольшая разница, но она зависит от размера функции, сколько раз она называется, что она делает и т.д.

Для скомпилированного кода Python компилятор обычно достаточно умен, чтобы "разворачивать" функции в своих компонентах для оптимизации.