为什么定期按回车键会大大加快我的代码速度？

Question

我无意中遇到了一个让我有点困惑的现象。我正在使用 IDLE 进行一些快速测试，并且我有一些非常简单的代码（为了便于说明，我已对其进行了简化）：

from time import clock  # I am presently using windows

def test_speedup():
    c = clock()
    for i in range(1000):
        print i,
    print '=>', clock() - c

现在我像这样运行这段代码（几次，基本结果相同）：

# without pressing enter
>>> test_speedup()
0 1 2 3 4 . . . 997 998 999 => 12.8300956124  # the time to run code in seconds

# pressing enter ONLY 3 TIMES while the code ran
>>> test_speedup()
0 1 2 3 4 . . . 997 998 999 => 4.8656890089

# Pressing enter several times while the code ran
>>> test_speedup()
0 1 2 3 4 . . . 997 998 999 => 1.91522580283

我的第一个预感是，也许代码运行得更快，因为当我按下 Enter 时，输出系统可能不需要整理那么多的字符串（每次按下 Enter 时重新开始）。事实上，输出系统似乎总是在我按下回车后立即获得速度提升。

我也查看了documentation here，但我还是有点疑惑，为什么三个换行符会大大加快速度。

诚然，这个问题有些微不足道，除非想知道如何在不中止脚本的情况下加速 IDLE 中的输出系统。不过，我想了解这里的输出系统发生了什么。

（我使用的是 Python 2.7.x。）

Answer 1

在幕后，IDLE 在 Tk 小部件之上模拟终端，我很确定它最终源自 Text。

长线的存在会稍微减慢该小部件的速度。并且追加到长行比追加到短行花费更长的时间。如果您真的想了解为什么会发生这种情况，您需要查看 Tk Text 小部件底层的 Tcl 代码，Tkinter.Text 只是一个薄包装。

同时，IDLE 运行的 Tkinter 循环做了一些有趣的事情来允许它在不阻塞循环的情况下接受输入。当它认为没有其他事情发生时，它有时可能会阻塞一小段时间，直到它看到输入或 Tk 事件，所有这些短阻塞可能会加起来；按 Enter 可能只会取消其中的一些。

我实际上不确定这两者中哪一个更相关。您必须使用仅发送长行的程序与每隔（例如 10 个数字）插入换行符的程序对其进行测试，然后看看您通过这种方式获得了多少性能改进。

从我的 Mac 上的快速测试来看，原始程序明显逐渐变慢，并且在 500 和 920 附近也有两次缓慢的量子跃迁。因此，每 333 左右按一次进入会大大加快速度是有道理的——你可能会避免这两种量子减速。如果我将其更改为仅删除逗号，问题就会消失。

为每个数字打印一个换行符当然会导致不同减速，因为这会使终端足够长以需要滚动，增加回滚缓冲区等。我没有看到这个成本在 IDLE 中，但在 Windows 命令行上运行相同的操作，您会发现换行过多的问题与 IDLE 中换行过少的问题一样糟糕。最好的权衡可能应该来自“方形”数据，或者尽可能接近 80 列而不超过的数据。

Answer 2

我相信这与您用来执行代码的 IDE 有关。

我已经运行了您的代码（对 3.3 进行了语法更改）并且两次执行的时间相同：

999 => 8.09542283367021

edit：这是在 Python 3.3 的库存 IDLE 中执行的。我通过多次实验向回车键发送了垃圾邮件，并且见证了控件上的字符串输出与实验之间没有时间差。

凭直觉，我决定去掉一个打印功能，把它压缩成一行。：

print(i, "=>", clock()-c)

这产生了 999 => 7.141783124325343

在此基础上，我相信您所看到的时间差异是由于 IDE 占用了更多线程来处理您的代码，从而缩短了时间。显然，最后的时间是计算和打印 for 循环的总时间。

为了证实我的怀疑，我决定将所有内容放入一个元组列表中，然后打印该列表。

def new_speed_test():
    speed_list = []
    c = clock()
    for i in range(1000):
        speed_list.append((i, clock()-c))
    print(speed_list[-1])

哪个输出：(999, 0.0005668934240929957)

总结：我的实验证实了您的 IDE 是如何处理输出和 CPU 消耗的。