循环控制，什么更高效答案

【问题标题】：Loop control, what is more efficient循环控制，什么更高效
【发布时间】：2010-11-04 21:30:01
【问题描述】：

以下两种选择中哪一种更有效？有什么进一步改进的建议吗？

备选方案 A：

for i in BAR_Items:
    if BAR_Items[i] != A and SHAPE[i+"_SHP"] != A: continue
    if i in Selection:
        Selection.remove(i)
        BAR_Items[i].clearActions()
        BAR_Items[i].add(vizact.spinTo(axisAngle=[0,1,0,90],speed=300))
        VFrame.SetStatusText(frame, i + " has been deselected. "+ str(Selection))
    else:
        Selection.append(i)
        BAR_Items[i].add(vizact.spin(0,1,0,90,viz.FOREVER))
        VFrame.SetStatusText(frame, i + " selected. " + str(Selection))
    break

备选方案 B：

for i in BAR_Items:
    if BAR_Items[i] == A or SHAPE[i+"_SHP"] == A:
        if i in Selection:
            Selection.remove(i)
            BAR_Items[i].clearActions()
            BAR_Items[i].add(vizact.spinTo(axisAngle=[0,1,0,90],speed=300))
            VFrame.SetStatusText(frame, i + " has been deselected. "+ str(Selection))
        else:
            Selection.append(i)
            BAR_Items[i].add(vizact.spin(0,1,0,90,viz.FOREVER))
            VFrame.SetStatusText(frame, i + " selected. " + str(Selection))
        break

好的，我按照建议找到了计时方法。测量 500 次后，B（0.001279264 秒）平均比 A（0.001966169 秒）快（数字为平均值）。

【问题讨论】：

当你测量它们时，你学到了什么？请包括运行这些的时间信息。
@S.Lott：@relima：除了特殊情况，它还会运行吗？使用列表中的索引和项目是错误的。
@pyfunc：“它会运行吗”？很重要。所有“什么更有效”的问题都应包含指标，以表明 (a) 它实际运行和 (b) 哪个更有效。
@S.Lott，我正在努力争取在这里跑步，但我不确定它会不会。这段代码在实例化的 opengl 引擎中运行，并且 timit 有问题；我将尝试在更大的 opengl 函数之外重写它，但是不会创建对象并且可能会产生不同的结果。但是，代码总是运行，看起来 A 给了我更高的帧速率。
@S.Lott，刚刚测量。 B 比 A 快。

标签： python performance loops

【解决方案1】：

测试效率的最佳方法之一是使用timeit 模块。我会将每个备选方案放在一个函数中，在每个函数上运行 timeit，然后进行比较。

【讨论】：

【解决方案2】：

好的，这是一种人为的方式来查看性能。由于我们试图查看使用“继续”或将代码拉入“if 块..”之间的区别

这是一个小实验。

def f():
    x = {'a':'b', 'c':'d', 'e':'d'}
    for l in x:
        if x[l] != 'd': continue
        print x

def f1():
    x = {'a':'b', 'c':'d', 'e':'d'}
    for l in x:
        if x[l] == 'd':
            print x       

import dis
print dis.dis(f)   
print dis.dis(f1)

大部分操作都是一样的，这里有一个小区别：

如果是 f:

56 POP_TOP             
57 JUMP_ABSOLUTE           34
60 JUMP_FORWARD             1 (to 64)
63 POP_TOP             

64 LOAD_FAST                0 (x)
67 PRINT_ITEM          
68 PRINT_NEWLINE       
69 JUMP_ABSOLUTE           34
72 POP_BLOCK           
73 LOAD_CONST               0 (None)
76 RETURN_VALUE

在 f1 的情况下：

56 POP_TOP             

57 LOAD_FAST                0 (x)
60 PRINT_ITEM          
61 PRINT_NEWLINE       
62 JUMP_ABSOLUTE           34
65 POP_TOP             
66 JUMP_ABSOLUTE           34
69 POP_BLOCK           
70 LOAD_CONST               0 (None)
73 RETURN_VALUE

判决

只有一个 OP 差异。真的不太对。有等价的。根据可读性而非性能做出决定。

【讨论】：

My Bar_items 实际上是一个返回对象的字典。 A 是与之比较的对象。
@pyfunc，我认为你有一个错误。 f 打印 x >= 1 和 f1 打印 x < 2。
而且您的索引变量正在得到优化，因为您从未使用过它。在for l in x: 之后，您引用x 作为索引变量。
@aaronasterling：谢谢！我纠正了它。我知道这有点做作。但差别就这么大吗？

【解决方案3】：

对于性能不是绝对关键的代码，问问自己“哪个更容易理解”并将其作为您的答案。几微秒的差异根本不值得花时间在脚本代码中烦恼。

【讨论】：

到目前为止，差异在于我的程序将我的 opengl 刷新率从 90 fps 降至 45 fps，因为差异很小。
现在，在我这个阶段，这不是很麻烦，但是当我尝试渲染更多的动画对象时，它肯定会影响我。
@relima：你真的是说只添加 continue 语句就能将刷新率提高 100%？根据 pyfunc 的回答，区别在于单个操作码。即使运行数百万次，我也不知道它是如何产生这种效果的。无论如何，在编写性能关键代码时，“哪个更快”的唯一答案是为您自己的代码计时。