Ноу хау - от мастеров на заметку » Страница 3

Давайте проверим вышесказанное, смоделировав обе ситуации. У нас есть функция func, которая будет вызываться в первом случае по индексу из списка, во втором: через условие. Для реального замера времени вызовем функцию по 100000 раз. Итак,

import time

def func():

. . . . b = 55 * 22

t=time.clock()

p = 0

while p < 100000:

. . . . [func, lambda: None][0]()

. . . . p += 1

print 'example #1: %s sec.' %str(time.clock() - t)

t = time.clock()

p = 0

while p < 100000:

. . . . if p >= 0:

. . . . . . . . func()

. . . . p += 1

print 'example #2: %s sec.' %str(time.clock() - t)

#-------------------------

результат:

>>>

example #1: 9.3125 sec.

example #2: 6.3125 sec.

>>>

вот те раз... Если в первом случае вместо списка использовать кортеж, то время конечно будет немного меньше, но тенденция останется.

#-------------------------

Давайте увеличим количество условий, ну и соответственно увеличим количество пунктов в списке:

t=time.clock()

p = 0

while p < 100000:

. . . . [func, lambda: None, lambda: None, lambda: None, lambda: None, lambda: None][0]()

. . . . p += 1

print 'example #1: %s sec.' %str(time.clock() - t)

t = time.clock()

p = 0

while p < 100000:

. . . . if p == -1:

. . . . . . . . func()

. . . . elif p == -2:

. . . . . . . . func()

. . . . elif p == -3:

. . . . . . . . func()

. . . . elif p == -4:

. . . . . . . . func()

. . . . elif p >= 0:

. . . . . . . . func()



. . . . p += 1

print 'example #2: %s sec.' %str(time.clock() - t)

#-------------------------

результат:

>>>

example #1: 13.28125 sec.

example #2: 9.109375 sec.

>>>

в общем, 'думайте сами, решайте сами, ...'

Примерчик-то не совсем корректный, dimy44, а ? Ты же понимаешь, что сто тыщ раз вызывать конструктор пусть даже неизменяемого типа, как кортеж, влечет накладные расходы.

Вот мой примерчик в аттаче, ну и прямо здесь запостить нужно, файлы-то долго не живут:

def foo(): pass



def func():

    from time import clock # локальный импорт; дергать модуль из глобальной области видимости в цикле в функции для замера производительности плохая идея

    funcs = [foo, lambda: None]

    ## если список функций "func" не локальный, то можно сделать локальную ссылку на него, тоже ускорит доступ к нему и к функциям:

    ##   local_funcs = func

    p = 0

    t= clock()

    while p < 100000:

        funcs[0]()

        p += 1

    result = clock() - t # сразу выводить результат плохо, потому что неизвестно, сколько работы-времени тратится на поиск текущего объекта вывода (sys.stdout)

    print 'example #1: %f sec.' % result





def func1():

    from time import clock

    local_foo = foo

    ## обязательно нужно создать локальную ссылку, ведь в "func" с помощью

    ## funcs = [foo, lambda: None]

    ## ускоряется доступ к функциям

    p = 0

    t = clock()

    while p < 100000:

        if p >= 0:

            local_foo()

            p += 1

    result = clock() - t

    print 'example #2: %f sec.' % result



func()

func1()



# example #1: 1.984375 sec.

# example #2: 2.125000 sec.



## При лучших тестах второй пример отстает всего на несколько сотых, но у меня чаще наблюдается именно такое отставание, где-то полторы-две десятых.

## Несущественное, имхо.



# wbr, Virtuos86

#простой Python-скрипт, который извлекает веб-страницу, парсит ее на наличие URL-ссылок и выводит на экран первые 10 из них.

import re

import urllib



regex = re.compile(r'href="([^"]+)"')



def matcher(url, max=10):

    data = urllib.urlopen(url).read()

    hits = regex.findall(data)

    for hit in hits[:max]:

        print urllib.basejoin(url, hit)



matcher("https://dimonvideo.ru")

Zaterehniy, а если я вот так на хтмл странице ссылку напишу -

"<a href=\'https://sajt.ru\'>ссылка</a>"

regex = re.compile(r'href=[\"\']?([^\"\'<>]+)[\"\']?\s')

Использовать, где это возможно, функцию map() вместо for. Это дает выйгрыш в скорости выполнения кода, хоть и небольшой.

WyTHuK_proxy,
import time, appuifw
t=time.clock()
map(str, range(10000))
t1 = time.clock() - t
t = time.clock()
[str(i) for i in range(10000)]
t2 = time.clock() - t
appuifw.app.body=appuifw.Text(u'map: %s\nfor: %s' % (t1, t2))
map: 0.640625
for: 1.015625
В мапе ты применяешь функцию ко всем элементам последовательности, а в цикле ты сначала присваиваешь значение i, потом извлекаешь и применяешь к нему функцию.

несомненно map(f, range) быстрее чем просто range , но быстрее map(f, range) часто работает простой xrange,
но все же самый быстрый способ обрабатывать НЕИЗМЕНЯЕМЫЕ последоваотдельности это map(f, xrange)...
а что касается цикла range он необходим в программировании т.к при for i in (x)range(integer):
в теле цикла значение i можно изменить тем самым пропустив Н шагов цикла.
цикл map такой возможности лишен, что говорит о его минимальной гибкости за счет большей скорости.

Ну map еще можно условно циклом считать, а range это не цикл. Первая функция работает с итераторами, вторая их создает (range - список, xrange - кортеж). Циклом является конструкция for/in.

Такая ситуация.
Есть проект.
Он разбит на несколько модулей.
Есть какие-то функции (а может и модули), которые используются в нескольких модулях проекта.

Например, привычная функция ru:

def ru(t):
    return t.decode('utf8')

from General import *

import General

import __builtin__
__builtin__.ru = ru
del __builtin__

__import__(__builtin__).ru = ru

Предлагаю функцию проверки есть ли в тексте английские и русские слова. Только что написал, может с багами.

# -*- coding: utf-8 -*-
#Check_language.py, by Krust (09, 06, 2011)

def check(text):
 text=text.split()
 result=0
 for word in text:
 lang_word=0 # язык слова
 for b in word:
 l_b=0 # язык буквы
 cod=ord(b)
 if 64 l_b=1
 elif 1039 l_b=2 # ru
 if lang_word and lang_word !=l_b:
 lang_word=0
 break
 lang_word=l_b
 result|=lang_word
 if result==3:break
 return result

def ru(t):return t.decode('u8')

print check(ru('привет name'))

# 1-есть английские слова, 2-есть русские, 3-есть из обоих