Question

我正在解决一个关于CodingBat.com的“灰色问题”。我写了以下文字,涉及一个简单的问题,即印刷一个插曲的黑体。

def string_times(str, n):
    return n * str

正式结果:

def string_times(str, n):
    result = ""
    for i in range(n):
       result = result + str
    return result

print string_times( hello ,3)

这两项职能的产出相同。我很奇怪的是,在业绩的基础上,扼杀多重复(第一功能)是如何针对休闲(第二功能)的。我指的是什么是更快的,大多数是使用?

并请我提出自己回答这个问题的办法(利用时间(clock()或类似情况)

Answer 1

We can use the timeit module to test this:

python -m timeit "100* string "
1000000 loops, best of 3: 0.222 usec per loop

python -m timeit "  .join([ string  for _ in range(100)])"
100000 loops, best of 3: 6.9 usec per loop

python -m timeit "result =   " "for i in range(100):" "  result = result +  string "
100000 loops, best of 3: 13.1 usec per loop

你们可以看到,倍增是更为快捷的选择。阁下可以注意到,虽然扼杀的分类版本是CPython的不正确版本,但在的其他版本中可能并不适用。因此,你应始终选择加强多重复或<代码>str.join(),这不仅只是为了速度,而且为了可读性和简洁性。

Answer 2

我为以下三项职能提供了时间:

def string_times_1(s, n):
    return s * n

def string_times_2(s, n):
    result = ""
    for i in range(n):
       result = result + s
    return result

def string_times_3(s, n):
    "".join(s for _ in range(n))

成果如下:

In [4]: %timeit string_times_1( hello , 10)
1000000 loops, best of 3: 262 ns per loop

In [5]: %timeit string_times_2( hello , 10)
1000000 loops, best of 3: 1.63 us per loop

In [6]: %timeit string_times_3( hello , 10)
100000 loops, best of 3: 3.87 us per loop

如你所知,<代码>* n不仅是最明确和最简明的,也是最快的。

Answer 3

http://docs.python.org/library/timeit.html 无论从指挥线还是从法典上看,都看一看 code法的某些范围是:

$ python -m timeit ""something" * 100"
1000000 loops, best of 3: 0.608 usec per loop

Do something similar for your other function and compare.

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