Python while、for、生成器、列表推导等语句的执行效率测试
一个功能的实现，可以用多种语句来实现，比如说:while语句、for语句、生成器、列表推导、内置函数等实现，然而他们的效率并不一样。写了一个小程序来测试它们执行的效率。
测试内容:
将一个数字大小为20万的数字，依次取绝对值，放到列表中，测试重复1千次.
测试程序:
importtime,sys
reps=1000 #测试重复次数
nums=200000 #测试时数字大小
deftester(func,*args): #总体测试函数
startTime=time.time()
foriinrange(reps):
func(*args)
elapsed=time.time()-startTime#用time模块来测试，结束时间与开始时间差
returnelapsed
defwhile_Statement(): #while循环实现
res=[]
x =0
whilenums>x:
x+=1
res.append(abs(x))
deffor_Statement(): #for循环实现
res=[]
forxinrange(nums):
res.append(abs(x))
defgenerator_Expression():#生成器实现
res=list(abs(x)forxinrange(nums))
deflist_Comprehension(): #列表解析实现
res=[abs(x)forxinrange(nums)]
defmap_Function(): #内置函数map实现
res=map(abs,range(nums))
printsys.version #打印系统版本
tests=[while_Statement,for_Statement,generator_Expression,list_Comprehension,map_Function]
fortestfuncintests: #将待测函数放置列表中依次遍历
printtestfunc.__name__.ljust(20),':',tester(testfunc) #
测试结果:
>>> 2.7.4(default,Apr 62013,19:55:15)[MSCv.150064bit(AMD64)] while_Statement : 84.5769999027 for_Statement : 75.2709999084 generator_Expression: 62.3519999981 list_Comprehension : 60.4090001583 map_Function : 47.5629999638
改写程序:
importsys
nums=100
defwhile_Statement():
res=[]
x =0
whilenums>x:
x+=1
res.append(abs(x))
deffor_Statement():
res=[]
forxinrange(nums):
res.append(abs(x))
defgenerator_Expression():
res=list(abs(x)forxinrange(nums))
deflist_Comprehension():
res=[abs(x)forxinrange(nums)]
defmap_Function():
res=map(abs,range(nums))
if__name__=='__main__':
importtimeit #用timeit模块来测试
printsys.version
funcs=[while_Statement,for_Statement,generator_Expression,list_Comprehension,map_Function]
forfuncinfuncs:
printfunc.__name__.ljust(20),':',timeit.timeit("func()",setup="from__main__importfunc")
测试结果:
>>> 2.7.4(default,Apr 62013,19:55:15)[MSCv.150064bit(AMD64)] while_Statement : 37.1800067428 for_Statement : 30.3999109329 generator_Expression: 27.2597866441 list_Comprehension : 17.386223449 map_Function : 12.7386868963
测试分析:
用time模块，和timeit模块两种测试方式测试了很多组数字，得出的结果是执行内置函数最快，其次就是列表推导，再其次生成器和for循环，while循环最慢。一般最快的使用内置函数的方法要比使用最慢的while快两倍以上。简单分析下原因:内置函数比如说map,filter,reduce(在Python3.0中移除)基本上都是用C语言来实现的,所以速度是最快的，列表推导内的迭代在解释器内是以C语言的速度运行的(一般是for循环的两倍,对大型文件操作而言，用列表推导效果尤其明显)，相比较for循环代码是在PVM步进运行要快的多。但for循环里面含range()，相对速度也会快些，while语句是纯粹用Python代码写成，所以速度最慢。所以函数式编程最好使用内置函数，然后才考虑使用列表推导或for循环。最好不用while循环.