파이썬 코드의 최적화를 숙고에서 다른 마이크로 최적화

Question

, 나는 어떤을 파이썬에서 더 비싼했다 궁금하면? 두 번째 줄의 줄 수는 줄었지만 재 할당이 조건 전환보다 비용이 많이 드는 지 궁금합니다.

Answer 1

, 궁금하지 않습니다 측정을 깊이 생각하지 마십시오 - 쉘에서 timeit로 명령 행 (지금까지는 그것을 사용하는 가장 좋은, 가장 간단한 방법!). 노트북에 맥 OSX 10.5 파이썬 2.5.4 ... :

$ python -mtimeit -s'x=0' 'if x: d=1' 'else: d=2' 
10000000 loops, best of 3: 0.0748 usec per loop 
$ python -mtimeit -s'x=1' 'if x: d=1' 'else: d=2' 
10000000 loops, best of 3: 0.0685 usec per loop 
$ python -mtimeit -s'x=0' 'd=2' 'if x: d=1' 
10000000 loops, best of 3: 0.0734 usec per loop 
$ python -mtimeit -s'x=1' 'd=2' 'if x: d=1' 
10000000 loops, best of 3: 0.101 usec per loop 

그래서 당신이 볼 : x가 거짓이지만, 경우 1.4 나노초을 절약 할 수 있습니다 형태가 40.2 나노초 비용 (가) "경우 단지 -"X에 해당하는 경우 "if/else"형식과 비교할 때; 따라서 마이크로 최적화 환경에서 x가 true 또는 false보다 false 일 확률이 30 배 이상인 경우에만 전자를 사용해야합니다. 또한 :

$ python -mtimeit -s'x=0' 'd=1 if x else 2' 
10000000 loops, best of 3: 0.0736 usec per loop 
$ python -mtimeit -s'x=1' 'd=1 if x else 2' 
10000000 loops, best of 3: 0.076 usec per loop 

... if/else의 삼항 연산자에는 자체적으로 약간의 +와 - 빼기가 있습니다.

차이가 이보다 작은 경우 반복해서 측정하고 노이즈 수준을 확인하고 "노이즈"의 차이를 중요하게 생각하지 않도록해야합니다.

$ python -mtimeit -s'x=1' 'd=1 if x else 2' 
10000000 loops, best of 3: 0.076 usec per loop 
$ python -mtimeit -s'x=1' 'd=1 if x else 2' 
10000000 loops, best of 3: 0.0749 usec per loop 
$ python -mtimeit -s'x=1' 'd=1 if x else 2' 
10000000 loops, best of 3: 0.0742 usec per loop 
$ python -mtimeit -s'x=1' 'd=1 if x else 2' 
10000000 loops, best of 3: 0.0749 usec per loop 
$ python -mtimeit -s'x=1' 'd=1 if x else 2' 
10000000 loops, best of 3: 0.0745 usec per loop 

지금 당신이 표현 양식이 시스템에서 (소요 및 키의 버전 것을 주장 할 수 있습니다 : 예를 들어,의/다른 경우 "x는 사실은"만일 표현 대 문을 비교 각각 몇 번 반복 소프트웨어) 74.2에서 76.0 나노초 - 단일 숫자보다 표현 범위가 훨씬 넓습니다. 그리고 유사 지금

$ python -mtimeit -s'x=1' 'if x: d=1' 'else: d=2' 
10000000 loops, best of 3: 0.0688 usec per loop 
$ python -mtimeit -s'x=1' 'if x: d=1' 'else: d=2' 
10000000 loops, best of 3: 0.0681 usec per loop 
$ python -mtimeit -s'x=1' 'if x: d=1' 'else: d=2' 
10000000 loops, best of 3: 0.0687 usec per loop 
$ python -mtimeit -s'x=1' 'if x: d=1' 'else: d=2' 
10000000 loops, best of 3: 0.0679 usec per loop 
$ python -mtimeit -s'x=1' 'if x: d=1' 'else: d=2' 
10000000 loops, best of 3: 0.0692 usec per loop 

당신은 문 양식이 67.9 69.2 나노초 (동일 조건) 소요 자신있게 명시 할 수 있습니다 그래서 x의 진실성, 즉 표현 양식의 장점은 4.8에서 8.1 나노초입니다. (이 후자의 간격을 6.3에서 6.8 나노초로 제한하는 것은 상당히 공정합니다. min/min과 max/max 대신 min/max 및 max/min보다 넓고, 더 건전한 추정치).

이러한 미세한 차이에 얼마나 많은 시간과 노력을 기울여야하는지에 대해 알게되면 이 미세한입니다. 물론 다른 문제입니다.

Answer 2

두 번째 것은 분명히 더 비쌉니다. x이 거짓이면 동일한 작업을 수행하고 x이 참일 경우 두 번 할당합니다.

가정 : 조건부 점프보다 파이썬에서 할당이 더 비쌉니다. 조건부 점프는 해석 이후 의미가 있으며 런타임 해시를 읽은 다음 새 값을 가져와 동일한 해시로 업로드해야합니다.

Answer 3

당신은 아마 벤치 마크이해야하지만, 삼항 연산자를 사용하여 세 번째 형태도있다 :

d = 1 if x else 2 

Answer 4

나는 가장 읽을 수있는 것이 가장 최적화되어 있다고 주장한다.

if ... else 구문을 사용하면 두 가지 경우 중 하나를 다루는 것이 분명해집니다.

(d == 2)가 일반적인 값이고 if가 비정상적인 경우를 테스트하는 경우 할당 구조가 더 이해할 수 있습니다. 할당이 if에서 멀리 이동하면이 구문은 명확하지 않게됩니다.

이 간단한 예제에서는 별 문제가 없습니다. 좀 더 복잡한 코드의 경우 CPU 사이클을 약간 줄이더라도 가독성을 위해 항상 최적화 할 것입니다.