Python中「總和」理解的速度

Question

我的印象是使用總和構造比運行for循環要快得多。然而，在下面的代碼中，for循環實際運行速度更快：

import time 

Score = [[3,4,5,6,7,8] for i in range(40)] 

a=[0,1,2,3,4,5,4,5,2,1,3,0,5,1,0,3,4,2,2,4,4,5,1,2,5,4,3,2,0,1,1,0,2,0,0,0,1,3,2,1] 

def ver1(): 
    for i in range(100000): 
     total = 0 
     for j in range(40): 
      total+=Score[j][a[j]] 
    print (total) 

def ver2(): 
    for i in range(100000): 
     total = sum(Score[j][a[j]] for j in range(40)) 
    print (total) 


t0 = time.time() 
ver1() 
t1 = time.time() 
ver2() 
t2 = time.time() 

print("Version 1 time: ", t1-t0) 
print("Version 2 time: ", t2-t1) 

輸出是：

208 
208 
Version 1 time: 0.9300529956817627 
Version 2 time: 1.066061019897461 

難道我做錯了什麼？有沒有辦法做得更快？

（請注意，這只是一個演示中，我設置了，在我的實際應用中的成績將不會以這種方式重複）

一些附加信息：這是關於Python 3.4.4 64位運行，在Windows 7 64位上，在i7上。

Answer 1

由於j被迭代兩個列表，我想我會看看是否拉鍊工作更好：

def ver3(): 
    for i in range(100000): 
     total = sum(s[i] for s,i in zip(Score,a)) 
    print (total) 

在此的Py2運行速度比2.0版本要慢30％左右，但對PY3約20％的速度如果我將zip更改爲izip（從itertools導入），則會將時間縮短到版本1和版本2之間。

Answer 2

這似乎取決於系統，可能是python版本。在我的系統，不同的是約13％：

python sum.py 
208 
208 
('Version 1 time: ', 0.6371259689331055) 
('Version 2 time: ', 0.7342419624328613) 

兩個版本沒有測量sum與手動循環，因爲循環的「身體」是不相同的。 ver2做了更多的工作，因爲它創建了100000次生成器表達式，而ver1的循環體幾乎是微不足道的，但它爲每次迭代創建了一個包含40個元素的列表。你可以改變的例子是相同的，然後你看到的sum效果：

def ver1(): 
    r = [Score[j][a[j]] for j in range(40)] 
    for i in xrange(100000): 
     total = 0 
     for j in r: 
      total+=j 
    print (total) 

def ver2(): 
    r = [Score[j][a[j]] for j in xrange(40)] 
    for i in xrange(100000): 
     total = sum(r) 
    print (total) 

我搬到一切從內循環體的進出sum通話，以確保我們只測量手工製作的循環的開銷。使用xrange而不是range可進一步改善整體運行時間，但這適用於兩個版本，因此不會更改比較。我的系統上修改後的代碼的結果是：

python sum.py 
208 
208 
('Version 1 time: ', 0.2034609317779541) 
('Version 2 time: ', 0.04234910011291504) 

ver2比ver1快5倍。這是使用sum而不是手工製作的循環的純粹性能增益。

由ShadowRanger's comment on the question about lookups啓發，我已修改例子來比較的原代碼，並檢查是否結合的符號的查找：

def gen(s,b): 
    for j in xrange(40): 
     yield s[j][b[j]] 

def ver2(): 
    for i in range(100000): 
     total = sum(gen(Score, a)) 
    print (total) 

創建局部地結合Score並a防止昂貴查找一個小的自定義發生器在父範圍內。執行此操作：

python sum.py 
208 
208 
('Version 1 time: ', 0.6167840957641602) 
('Version 2 time: ', 0.6198039054870605) 

單獨的符號查找佔運行時間的約12％。