Python中数值比较的效率

Olivia ·

更新时间:2024-09-20

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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：

比较运算所用时间

>	3.2038074
<	2.7034741
==	2.6940471000000006
!=	3.285996800000001
>=	3.205210300000001
<=	2.6961838999999994

加上else语句则：

比较运算所用时间

>	3.2270024
<	3.2400326
==	3.2511219999999996
!=	3.1877201999999993
>=	3.2120345000000015
<=	3.2339978999999985

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。