使用xrange
当我们获取某个数量的循环时，我们惯用的手法是for循环和range函数，例如：
for i in range(10):
print i
这里range（10）生成了一个长度为10的列表，内容为从0到9，所以这里的for循环实际上是在遍历其中的元素。
如果循环次数过大的时候，range要生成一个巨大的列表，这将导致程序的性能降低。
解决方案是采用xrange，用法基本与range相同：
for i in xrange(10):
print i
但是二者的性能差距到底有多大？
性能测评
我们使用下面的程序做一个测试：
from time import time
from time import sleep
import sys
def count_time():
def tmp(func):
def wrapped(self, *args, **kargs):
begin_time = time()
result = func(self, *args, **kargs)
end_time = time()
cost_time = end_time - begin_time
print ‘%s called cost time : %s ms‘ %(func.__name__, float(cost_time)*1000)
return result
return wrapped
return tmp
@count_time()
def test1(length):
for i in range(length):
pass
@count_time()
def test2(length):
for i in xrange(length):
pass
if __name__ == ‘__main__‘:
length = int(sys.argv[1])
test1(length)
test2(length)
上面的代码中，count_time是一个装饰器，用于统计程序运行的时间。
我们下面开始正式的测试：
[email protected]:~/Documents/py|? python 10.py 100000 test1 called cost time : 13.8590335846 ms test2 called cost time : 3.76796722412 ms [email protected]:~/Documents/py|? python 10.py 100000 test1 called cost time : 16.725063324 ms test2 called cost time : 3.08418273926 ms [email protected]:~/Documents/py|? python 10.py 200000 test1 called cost time : 34.875869751 ms test2 called cost time : 7.85899162292 ms [email protected]:~/Documents/py|? python 10.py 500000 test1 called cost time : 41.6638851166 ms test2 called cost time : 17.1940326691 ms [email protected]:~/Documents/py|? python 10.py 500000 test1 called cost time : 59.8731040955 ms test2 called cost time : 14.0538215637 ms [email protected]:~/Documents/py|? python 10.py 500000 test1 called cost time : 94.1109657288 ms test2 called cost time : 8.5780620575 ms [email protected]:~/Documents/py|? python 10.py 500000 test1 called cost time : 61.615228653 ms test2 called cost time : 7.21502304077 ms
结果令我们大吃一惊，二者的差距非常明显，最高的时候差距了十几倍。
我们再选取几个较小的数据：
[email protected]:~/Documents/py|? python 10.py 10 test1 called cost time : 0.00596046447754 ms test2 called cost time : 0.0109672546387 ms [email protected]:~/Documents/py|? python 10.py 20 test1 called cost time : 0.00619888305664 ms test2 called cost time : 0.159025192261 ms [email protected]:~/Documents/py|? python 10.py 50 test1 called cost time : 0.00786781311035 ms test2 called cost time : 0.00405311584473 ms [email protected]:~/Documents/py|? python 10.py 100 test1 called cost time : 0.00786781311035 ms test2 called cost time : 0.00309944152832 ms
这次range的性能并不差，甚至开始还略显高。
我们可以得出结论，当n较小时，我们使用range，但当i超过一定范围时，我们就必须考虑使用xrange了。
但是，二者性能差距的原因在哪里？
我们下文分析。
时间： 2024-10-22 01:04:06