在循环中使用打印会减慢循环速度

Question

在循环中使用print 会减慢循环速度。打印一些东西^{（我试过Hello!）} 100 次需要大约 2 秒，没有它，需要 0.0 秒。我使用模块time 准确地记录了时间。这是一个在其中打印并显示最后花费的时间的循环：

import time

t = time.time()
for _ in range(100):
    print("Hello! ",end = "")

print("\n",time.time()-t)

输出：

Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! 
 1.9912450313568115

---

这是另一个循环，它只是将字符串添加到变量中，需要 0.0 秒。

import time

t = time.time()
output = ""
for _ in range(100):
    output += "Hello! "

print(time.time()-t)

输出：

0.0

---

我尝试添加更多操作，但它仍然需要0.0 秒。示例：

import time

t = time.time()
output,num,count,abc = "",0,30,"H"
for _ in range(100):
    output += "Hello! "
    num += 10000
    count += 10000000
    abc += "Hello Guys!"

print(time.time()-t)

为什么print 会减慢循环速度，我该如何解决这个问题？

Answer 1

print() 会减慢你的循环速度。那是因为每次调用 print() 时都在进行系统调用和 IO 操作。系统调用会消耗大量 CPU 周期并涉及 CPU 上下文切换。 IO 操作会阻塞你进程的主线程一段时间。

因此，显而易见的解决方案是消除或减少 print() 调用的次数。

如果你真的需要一种机制来知道当前循环的迭代次数，那么你可以使用多线程来实现这一点。但是，它仍然可能涉及系统调用和线程上下文切换。但我想它仍然会比 print() 快。

诀窍是在后台线程中执行循环，同时在主线程中打印进度。这样调用 print() 的 IO 操作不会阻塞运行循环的线程。为了进一步优化它，您可以仅在用户按键时打印进度。

import threading

lock = threading.Lock()
count = 0

def your_method_with_a_loop():
    global count
    with open("f.txt","w") as f:
        for q in range(1000000):
            f.write(str(q)+"\n")
            #your_logic_here
            #....
            lock.acquire()
            count = count + 1
            lock.release()

#Run the loop in a background thread
t1 = threading.Thread(target=your_method_with_a_loop)
t1.start()

while t1.isAlive():
    print("Press enter to see current loop iteration count\n")
    #use raw_input() instead if your are using python 2.x.
    input() #Remove this line if you want to print progress continuously.
    lock.acquire() 
    current_count = count
    lock.release()
    print("Current loop iteration count is ",count,"\n")

此解决方案通过两种方式改善了这种情况

1. IO 操作不在工作线程上执行。是的，使用锁涉及系统调用。但它仍然比 IO 块快。

2. 假设 python 解释器使用futex 来实现锁，那么获取和释放锁的成本非常慢，因为与工作线程相比，主线程很少持有锁。