六星源课堂：Python 中最快的循环姿势

今天我们来研究一下 Python 中最快的循环方法。

01 各种姿势

比如说有一个简单的任务，就是从 1 累加到 1 亿，我们至少可以有 7 种方法来实现，列举如下：

1、while 循环

2、for 循环

3、sum range

4、sum generator（生成器）

5、sum list comprehension（列表推导式）

6、sum numpy

7、sum numpy python range

上述 7 种方法得到的结果是一样的，但是消耗的时间却各不相同，你可以猜测一下哪一个方法最快，然后看下面代码的执行结果：

执行结果如下所示：

02  比较快的姿势

for 比 while 快

for 和 while 本质上在做相同的事情，但是 while 是纯 Python 代码，而 for 是调用了 C 扩展来对变量进行递增和边界检查，我们知道 CPython 解释器就是 C 语言编写的，Python 代码要比 C 代码慢，而 for 循环代表 C，while 循环代表 Python，因此 for 比 while 快。

numpy 内置的 sum 要比 Python 的 sum 快

numpy 主要是用 C 编写的，相同的功能，肯定是 numpy 的快，类似的，numpy 的 arange 肯定比 Python 的 range 快。

交叉使用会更慢

numpy 的 sum 与 Python 的 range 结合使用，结果耗时最长，见方法 7。最好是都使用 numpy 包来完成任务，像方法 6。

生成器比列表推导式更快

生成器是惰性的，不会一下子生成 1 亿个数字，而列表推导式会一下子申请全部的数字，内存占有较高不说，还不能有效地利用缓存，因此性能稍差。

以上就是本次分享的全部内容了，希望对你有所帮助，六星源课堂为你打造编程世界，欢迎前往~