Python“for”循环的更好方法 - python

我们都知道，在Python中执行语句一定次数的常见方法是使用for循环。

一般的做法是

# I am assuming iterated list is redundant.
# Just the number of execution matters.
for _ in range(count):
    pass

我相信没有人会争辩说上面的代码是通用的实现，但是还有另一种选择。通过增加引用来使用Python列表创建的速度。

# Uncommon way.
for _ in [0] * count:
    pass

还有旧的while方式。

i = 0
while i < count:
    i += 1

我测试了这些方法的执行时间。这是代码。

import timeit

repeat = 10
total = 10

setup = """
count = 100000
"""

test1 = """
for _ in range(count):
    pass
"""

test2 = """
for _ in [0] * count:
    pass
"""

test3 = """
i = 0
while i < count:
    i += 1
"""

print(min(timeit.Timer(test1, setup=setup).repeat(repeat, total)))
print(min(timeit.Timer(test2, setup=setup).repeat(repeat, total)))
print(min(timeit.Timer(test3, setup=setup).repeat(repeat, total)))

# Results
0.02238852552017738
0.011760978361696095
0.06971727824807639

如果相差很小，我不会开始这个主题，但是可以看出，速度的差别是100％。如果第二种方法效率更高，为什么Python不鼓励这种用法？有没有更好的办法？

该测试是使用 Windows 10 和 Python 3.6 完成的。

遵循@Tim Peters的建议，

.
.
.
test4 = """
for _ in itertools.repeat(None, count):
    pass
"""
print(min(timeit.Timer(test1, setup=setup).repeat(repeat, total)))
print(min(timeit.Timer(test2, setup=setup).repeat(repeat, total)))
print(min(timeit.Timer(test3, setup=setup).repeat(repeat, total)))
print(min(timeit.Timer(test4, setup=setup).repeat(repeat, total)))

# Gives
0.02306803115612352
0.013021619340942758
0.06400113461638746
0.008105080015739174

这提供了更好的方法，这几乎回答了我的问题。

为什么这比range快，因为两者都是生成器。是因为价值永远不变吗？

参考方案

使用

for _ in itertools.repeat(None, count)
    do something

获得最佳状态的一种显而易见的方法是:微小的恒定空间需求，并且每次迭代都不会创建新的对象。在幕后，repeat的C代码使用本机C整数类型(不是Python整数对象!)来跟踪剩余计数。

因此，该计数需要适合平台C的ssize_t类型，通常在32位盒中(此处为64位盒)中最多为2**31 - 1:

>>> itertools.repeat(None, 2**63)
Traceback (most recent call last):
    ...
OverflowError: Python int too large to convert to C ssize_t

>>> itertools.repeat(None, 2**63-1)
repeat(None, 9223372036854775807)

这对于我的循环来说很大;-)

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