【Python】 實作回圈最快的方式

一、前言

眾所周知，Python 不是一種執行效率較高的語言，此外在任何語言中，回圈都是一種非常消耗時間的操作，假如任意一種簡單的單步操作耗費的時間為 1 個單位，將此操作重復執行上萬次，最終耗費的時間也將增長上萬倍，

while 和 for 是 Python 中常用的兩種實作回圈的關鍵字，它們的運行效率實際上是有差距的，比如下面的測驗代碼：

Python學習交流Q群：906715085###
import timeit

def while_loop(n=100_000_000):
    i = 0
    s = 0
    while i < n:
        s += i
        i += 1
    return s

def for_loop(n=100_000_000):
    s = 0
    for i in range(n):
        s += i
    return s

def main():
    print('while loop\t\t', timeit.timeit(while_loop, number=1))
    print('for loop\t\t', timeit.timeit(for_loop, number=1))

if __name__ == '__main__':
    main()
# => while loop               4.718853999860585
# => for loop                 3.21157039981335

這是一個簡單的求和操作，計算從 1 到 n 之間所有自然數的總和，可以看到 for 回圈相比 while 要快 1.5 秒，

其中的差距主要在于兩者的機制不同，

在每次回圈中，while 實際上比 for 多執行了兩步操作：邊界檢查和變數 i 的自增，即每進行一次回圈，while 都會做一次邊界檢查 (while i < n）和自增計算（i +=1），這兩步操作都是顯式的純 Python 代碼，

for 回圈不需要執行邊界檢查和自增操作，沒有增加顯式的 Python 代碼（純 Python 代碼效率低于底層的 C 代碼），當回圈的次數足夠多，就出現了明顯的效率差距，

可以再增加兩個函式，在 for 回圈中加上不必要的邊界檢查和自增計算：

import timeit

def while_loop(n=100_000_000):
    i = 0
    s = 0
    while i < n:
        s += i
        i += 1
    return s

def for_loop(n=100_000_000):
    s = 0
    for i in range(n):
        s += i
    return s

def for_loop_with_inc(n=100_000_000):
    s = 0
    for i in range(n):
        s += i
        i += 1
    return s

def for_loop_with_test(n=100_000_000):
    s = 0
    for i in range(n):
        if i < n:
            pass
        s += i
    return s

def main():
    print('while loop\t\t', timeit.timeit(while_loop, number=1))
    print('for loop\t\t', timeit.timeit(for_loop, number=1))
    print('for loop with increment\t\t',
          timeit.timeit(for_loop_with_inc, number=1))
    print('for loop with test\t\t', timeit.timeit(for_loop_with_test, number=1))

if __name__ == '__main__':
    main()
# => while loop               4.718853999860585
# => for loop                 3.211570399813354
# => for loop with increment  4.602369500091299
# => for loop with test       4.18337869993411

可以看出，增加的邊界檢查和自增操作確實大大影響了 for 回圈的執行效率，

前面提到過，Python 底層的解釋器和內置函式是用 C 語言實作的，而 C 語言的執行效率遠大于 Python，

對于上面的求等引數列之和的操作，借助于 Python 內置的 sum 函式，可以獲得遠大于 for 或 while 回圈的執行效率，

import timeit

def while_loop(n=100_000_000):
    i = 0
    s = 0
    while i < n:
        s += i
        i += 1
    return s

def for_loop(n=100_000_000):
    s = 0
    for i in range(n):
        s += i
    return s

def sum_range(n=100_000_000):
    return sum(range(n))

def main():
    print('while loop\t\t', timeit.timeit(while_loop, number=1))
    print('for loop\t\t', timeit.timeit(for_loop, number=1))
    print('sum range\t\t', timeit.timeit(sum_range, number=1))

if __name__ == '__main__':
    main()
# => while loop               4.718853999860585
# => for loop                 3.211570399813354
# => sum range                0.8658821999561042

可以看到，使用內置函式 sum 替代回圈之后，代碼的執行效率實作了成倍的增長，

內置函式 sum 的累加操作實際上也是一種回圈，但它由 C 語言實作，而 for 回圈中的求和操作是由純 Python 代碼 s += i 實作的，C > Python，

再拓展一下思維，小時候都聽說過童年高斯巧妙地計算 1 到 100 之和的故事，1…100 之和等于 (1 + 100) * 50，這個計算方法同樣可以應用到上面的求和操作中，

import timeit

def while_loop(n=100_000_000):
    i = 0
    s = 0
    while i < n:
        s += i
        i += 1
    return s

def for_loop(n=100_000_000):
    s = 0
    for i in range(n):
        s += i
    return s

def sum_range(n=100_000_000):
    return sum(range(n))

def math_sum(n=100_000_000):
    return (n * (n - 1)) // 2

def main():
    print('while loop\t\t', timeit.timeit(while_loop, number=1))
    print('for loop\t\t', timeit.timeit(for_loop, number=1))
    print('sum range\t\t', timeit.timeit(sum_range, number=1))
    print('math sum\t\t', timeit.timeit(math_sum, number=1))

if __name__ == '__main__':
    main()
# => while loop               4.718853999860585
# => for loop                 3.211570399813354
# => sum range                0.8658821999561042
# => math sum                 2.400018274784088e-06

最終 math sum 的執行時間約為 2.4e-6，縮短了上百萬倍，這里的思路就是，既然回圈的效率低，一段代碼要重復執行上億次，

索性直接不要回圈，通過數學公式，把上億次的回圈操作變成只有一步操作，效率自然得到了空前的加強，

最后的結論（有點謎語人）：

實作回圈的最快方式——就是不用回圈

對于 Python 而言，則盡可能地使用內置函式，將回圈中的純 Python 代碼降到最低，這一篇到這里就沒有了，這一篇分享的Python實作回圈最快的方式希望對你有用，記得點一個贊喲，

標籤：Python

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