Python中数值比较的效率

目录

• Python数值比较的效率
• 不同python实现的效率比较
• 1.取出内层容器的多个值
• 2.字符串去掉结尾(开头)字符
• 3. in 操作要用集合
• 总结

Python数值比较的效率

Python 数值比较运算效率：>,<,==,!=,>=和<=

python数值比较运算有6种，分别为>,<,==,!=,>=和 <=。他们的运算效率如何？采用哪种方式最高效？本文通过使用timeit来测试比较运算的效率。

程序如下：

import timeit                                                       

def func1():
    for i in range(100000):
        if i > 0:
            k = 2                                                   

def func2():
    for i in range(100000):
        if i < 0:
            k = 2                                                   

def func3():
    for i in range(100000):
        if i == 0:
            k = 2                                                   

def func4():
    for i in range(100000):
        if i != 0:
            k = 2                                                   

def func5():
    for i in range(100000):
        if i >= 0:
            k = 2                                                   

def func6():
    for i in range(100000):
        if i <= 0:
            k = 2                                                   

if __name__ == '__main__':
    func1()
    func=[func1,func2,func3,func4,func5,func6]
    op = [">","<","==","!=",">=","<="]
    for j in range(6):
        v = 0
        timer = timeit.Timer(func[j])
        v+= timer.timeit(number=1000)
        print(op[j],":",v)

这是只有if语句的情况，结果如下：

加上else语句则：

一般情况下，第一个分支比较节省时间。第二个分支会耗时稍微多一些。

不同python实现的效率比较

1.取出内层容器的多个值

如果要从嵌套的列表中获取内层列表每个索引对应的最大(或最小值)，有两种方法：

import time
import random
a = [[random.randint(0, 1000) for i in range(10)] for j in range(100000)]

def method_x(a):
    """每个索引位置一个生成器表达式"""
    begin = time.time()
    b = min(i[0] for i in a)
    c = min(i[1] for i in a)
    d = min(i[2] for i in a)
    e = min(i[3] for i in a)
    f = min(i[4] for i in a)
    g = min(i[5] for i in a)
    h = min(i[6] for i in a)
    i = min(i[7] for i in a)
    j = min(i[8] for i in a)
    k = min(i[9] for i in a)
    print(time.time()-begin)

def method_y(a):
    """只循环一次算出各个索引对应的值"""
    begin = time.time()
    b,c,d,e,f,g,h,i,j,k = 100,100,100,100,100,100,100,100,100,100
    for t in a:
        b = min(t[0], b)
        c = min(t[1], c)
        d = min(t[2], d)
        e = min(t[3], e)
        f = min(t[4], f)
        g = min(t[5], g)
        h = min(t[6], h)
        i = min(t[7], i)
        j = min(t[8], j)
        k = min(t[9], k)
    print(time.time()-begin)

结果

>>> method_x(a*10)
1.1728243827819824
>>> method_y(a*10)
2.1234960556030273

2.字符串去掉结尾(开头)字符

去除字符串结尾字符，批量操作的话，一般使用 rstrip() 函数，但是这个函数效率不如直接索引快。

import random
import time
# a为10万个长度是11位的字符串列表；b为10万长度为9位的字符串列表；
a = [f'{random.randint(10,100)}xxxyyyzzz' for i in range(100000)]
b = [f'{random.randint(100000,110000)}xyz' for i in range(100000)]
def test1(a, str_cut):    # replace
    b = time.time()
    c = [i.replace(str_cut, '') for i in a]
    print(time.time()-b)

def test2(a, str_cut):    # rstrip()
    b = time.time()
    c = [i.rstrip(str_cut) for i in a]
    print(time.time()-b)

def test3(a, str_cut):    # 索引
    b = time.time()
    x =len(str_cut)
    c = [i[:-x] for i in a]
    print(time.time()-b)

结果比较，当想去掉字符长度大于保留的长度的时候，rstrip() 效率趋近于 replace() , 想去掉的字符长度小于保留部分时，rstrip() 趋近于直接索引。

>>> test1(a*10, 'xxxyyyzzz')
0.2882061004638672
>>> test2(a*10, 'xxxyyyzzz')
0.2662053108215332
>>> test3(a*10, 'xxxyyyzzz')
0.16613411903381348

>>> test1(b*10, 'xyz')
0.2721879482269287
>>> test2(b*10, 'xyz')
0.1911303997039795
>>> test3(b*10, 'xyz')
0.1501011848449707

3. in 操作要用集合

按一样的逻辑写了两版程序，运行时间确差了好多，一步一步找，发现是 in 判断后面用的容器类型不一样。

a = range(0, 100000)
b = list(a)
c = set(a)

def test(a):
    t = time.time()
    c = 0
    for i in range(0, 100000, 13):
        if i in a:
            c += 1
    print(c)
    print(time.time()-t)

测试时间，差距极大：

>>> test(b)
7693
5.649996280670166
>>> test(a)
7693
0.0019681453704833984

每次判断之前把列表转换为集合，能改进运行的效率：

def test(a):
    t = time.time()
    c = 0
    a = set(a)
    for i in range(0, 100000, 13):
        if i in a:
            c += 1
    print(c)
    print(time.time()-t)

>>> test(b)
7693
0.005988359451293945

4. 内置的max()效率低

def getmax(a, b):
    if a >= b:
        return a
    return b

定义一个求最大值的函数，再用random模块提前创造一个长度100的data_list用于测试(random本身耗时高，会让比较效果不明显)。

def main():
    t = time.time()
    for a, b in data_list*10000:
        max(a, b)
    print(time.time()-t)

def main2():
    t = time.time()
    for a, b in data_list*10000:
        getmax(a, b)
    print(time.time()-t)

自定义的函数比使用内置的max()快了近一倍。

>>> main1()
0.2231442928314209
>>> main2()
0.14011740684509277

计算三个数中的最大值时也是这样。

总结

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。