Hướng dẫn what is faster than a list in python? - cái gì nhanh hơn một danh sách trong python?

Tóm tắt điều hành

Tuples có xu hướng hoạt động tốt hơn danh sách trong hầu hết mọi danh mục:

1] Bộ dữ liệu có thể được gấp không đổi.

2] Bộ dữ liệu có thể được tái sử dụng thay vì sao chép.

3] Bộ dữ liệu nhỏ gọn và không phân bổ quá mức.

4] Tuples trực tiếp tham chiếu các yếu tố của chúng.

Tuples có thể được gấp không đổi

Các bộ đếm các hằng số có thể được tính toán trước bởi bộ tối ưu hóa PEEPHOLE của Python hoặc AST-tối ưu hóa. Danh sách, mặt khác, được xây dựng từ đầu:

    >>> from dis import dis

    >>> dis[compile["[10, 'abc']", '', 'eval']]
      1           0 LOAD_CONST               2 [[10, 'abc']]
                  3 RETURN_VALUE   

    >>> dis[compile["[10, 'abc']", '', 'eval']]
      1           0 LOAD_CONST               0 [10]
                  3 LOAD_CONST               1 ['abc']
                  6 BUILD_LIST               2
                  9 RETURN_VALUE 

Tuples không cần phải sao chép

Chạy tuple[some_tuple] trả lại ngay lập tức. Vì các bộ dữ liệu là bất biến, chúng không phải sao chép:

>>> a = [10, 20, 30]
>>> b = tuple[a]
>>> a is b
True

Ngược lại, list[some_list] yêu cầu tất cả dữ liệu được sao chép vào danh sách mới:

>>> a = [10, 20, 30]
>>> b = list[a]
>>> a is b
False

Bộ dữ liệu không được phân bổ quá mức

Vì kích thước của một tuple được cố định, nó có thể được lưu trữ nhỏ gọn hơn so với các danh sách cần phân bổ quá mức để thực hiện các hoạt động EPPEND [] hiệu quả.

Điều này mang lại cho Tuples một lợi thế không gian đẹp:

>>> import sys
>>> sys.getsizeof[tuple[iter[range[10]]]]
128
>>> sys.getsizeof[list[iter[range[10]]]]
200

Dưới đây là nhận xét từ các đối tượng/listObject.c giải thích những danh sách đang làm gì:

/* This over-allocates proportional to the list size, making room
 * for additional growth.  The over-allocation is mild, but is
 * enough to give linear-time amortized behavior over a long
 * sequence of appends[] in the presence of a poorly-performing
 * system realloc[].
 * The growth pattern is:  0, 4, 8, 16, 25, 35, 46, 58, 72, 88, ...
 * Note: new_allocated won't overflow because the largest possible value
 *       is PY_SSIZE_T_MAX * [9 / 8] + 6 which always fits in a size_t.
 */

Tuples đề cập trực tiếp đến các yếu tố của chúng

Các tham chiếu đến các đối tượng được kết hợp trực tiếp trong một đối tượng tuple. Ngược lại, các danh sách có thêm một lớp không liên tục cho một loạt các con trỏ bên ngoài.

Điều này mang lại cho Tuples một lợi thế tốc độ nhỏ để tra cứu và giải nén: giải nén:

$ python3.6 -m timeit -s 'a = [10, 20, 30]' 'a[1]'
10000000 loops, best of 3: 0.0304 usec per loop
$ python3.6 -m timeit -s 'a = [10, 20, 30]' 'a[1]'
10000000 loops, best of 3: 0.0309 usec per loop

$ python3.6 -m timeit -s 'a = [10, 20, 30]' 'x, y, z = a'
10000000 loops, best of 3: 0.0249 usec per loop
$ python3.6 -m timeit -s 'a = [10, 20, 30]' 'x, y, z = a'
10000000 loops, best of 3: 0.0251 usec per loop

Đây là cách lưu trữ Tuple

>>> a = [10, 20, 30]
>>> b = tuple[a]
>>> a is b
True

    typedef struct {
        Py_ssize_t ob_refcnt;
        struct _typeobject *ob_type;
        Py_ssize_t ob_size;
        PyObject *ob_item[2];     /* store a pointer to 10 and a pointer to 20 */
    } PyTupleObject;

Dưới đây là cách lưu trữ danh sách

>>> a = [10, 20, 30]
>>> b = tuple[a]
>>> a is b
True

    PyObject arr[2];              /* store a pointer to 10 and a pointer to 20 */

    typedef struct {
        Py_ssize_t ob_refcnt;
        struct _typeobject *ob_type;
        Py_ssize_t ob_size;
        PyObject **ob_item = arr; /* store a pointer to the two-pointer array */
        Py_ssize_t allocated;
    } PyListObject;

Lưu ý rằng đối tượng tuple kết hợp trực tiếp hai con trỏ dữ liệu trong khi đối tượng danh sách có một lớp Interection bổ sung vào một mảng bên ngoài giữ hai con trỏ dữ liệu.

Những gì nhanh hơn một danh sách?

Tại sao [] nhanh hơn danh sách []?

Cái nào nhanh hơn trong danh sách Python hoặc mảng?

Loại dữ liệu nào nhanh hơn trong Python?