Я нашел различные ответы очень элегантными (особенно ответы Алекса Мартелли), но я хотел измерить производительность из первых рук, поэтому я подготовил следующий сценарий:
from itertools import repeat
N = 10000000
def payload(a):
pass
def standard(N):
for x in range(N):
payload(None)
def underscore(N):
for _ in range(N):
payload(None)
def loopiter(N):
for _ in repeat(None, N):
payload(None)
def loopiter2(N):
for _ in map(payload, repeat(None, N)):
pass
if __name__ == '__main__':
import timeit
print("standard: ",timeit.timeit("standard({})".format(N),
setup="from __main__ import standard", number=1))
print("underscore: ",timeit.timeit("underscore({})".format(N),
setup="from __main__ import underscore", number=1))
print("loopiter: ",timeit.timeit("loopiter({})".format(N),
setup="from __main__ import loopiter", number=1))
print("loopiter2: ",timeit.timeit("loopiter2({})".format(N),
setup="from __main__ import loopiter2", number=1))
Я также придумал альтернативное решение, которое основано на Мартелли и использует map()
для вызова функции полезной нагрузки. Хорошо, я немного обманул, потому что я взял на себя свободу заставить полезную нагрузку принимать параметр, который отбрасывается: я не знаю, есть ли способ обойти это. Тем не менее, вот результаты:
standard: 0.8398549720004667
underscore: 0.8413165839992871
loopiter: 0.7110594899968419
loopiter2: 0.5891903560004721
таким образом, использование карты дает улучшение примерно на 30% по сравнению со стандартным циклом и на 19% больше, чем у Мартелли.