Известный как язык для таких задач, как обработка данных и анализ больших наборов данных, не удивительно, что Python предлагает несколько способов итерации через наборы данных всех размеров.
Итерация — это процесс повторения действия для каждого элемента в коллекции, по одному за раз. При программировании это обычно означает проход через список, строку или другую группу значений шаг за шагом. Вы «посещаете» каждый предмет, часто, чтобы прочитать его, менять или выполнять с ним какое -то действие. Подумайте об итерации, как складывание белья. Вы вынимаете один предмет, сложите его, затем перемещаетесь к другому, пока корзина не станет пустой.
Два распространенных способов итерации по данным в Python предназначены для петли и цикл с индексацией. Для обработки петлей каждый элемент в последовательности, один за другим. Используйте цикл в сочетании с системой индексации Python для доступа как к позиции, так и значению каждого элемента.
Оба подхода могут привести вас к одному и тому же результату во многих случаях. Но причины, по которым вы можете выбрать один над другим, а также то, как они работают под капотом и влиянием применения в масштабе, совершенно разные.
Что такое индексация Python в цикле?
Цикл с индексацией — это способ итерации через последовательность (например, список, кортеж или строку), зацикливая его индексы, а затем используя эти индексы для доступа к каждому элементу. Этот метод сочетает в себе структуру для цикла с точностью индексирующей системы Python, которая начинает подсчет на 0.
Когда использовать индексацию в цикле
- Вам нужна как положение, так и значение каждого элемента.
- Вы планируете изменить элементы, такие как обновление значений с помощью индекса.
- Вы работаете с несколькими последовательностями и необходимо синхронизировать их по позиции.
- Вы хотите явного контроля над тем, какие элементы доступны и как.
Индексация Python в цикле: базовый синтаксис Python Cytring с примером индексации
Выход:
4
7
9
1
5
Что такое питон для петли?
A для цикла итерации непосредственно над элементами последовательности, выполняя блок кода для каждого элемента без явного использования их индексов. Этот подход проще и читается, особенно если вам не нужна позиция каждого элемента или для изменения последовательности.
Когда использовать петлю
- Вам просто нужно прочитать или обработать каждый элемент.
- Вам не нужно изменять исходный список.
- Вы не заботитесь об индексе каждого предмета.
Python для цикла: базовый синтаксис Пример для цикла: индексация против петлей
В то время как обе петли могут выполнять аналогичные задачи, индексация предлагает больше собственных возможностей. Например, чтобы удвоить каждое число в списке, вы можете легко сделать это с помощью индексации в цикле:
Выход:
[8, 14, 18, 2, 10]
Попробовать одно и то же с помощью цикла даст другой результат.
Выход:
[4, 7, 9, 1, 5]
Почему разница в результатах? При использовании синтаксиса для элемента в данных элемент является временной копией значения каждого элемента, тогда как индекс указывает на самое значение самому значению. Изменение элемента внутри цикла не влияет на исходный список. Индексация в цикле, однако, обращается к фактическим элементам по их индексу, таким образом, назначая данные[i] изменяет исходный список напрямую.
Скорость и производительность: индексация против петлей в Python
Возможности — не единственная разница между индексацией и для петель. Их характеристики производительности также различаются. Оба позволяют вам итерации по данным, но как они доступны к элементам, влияет на скорость (и память).
Методы сравнительного анализа
Давайте поставим это в тест, используя модуль Time Python и функцию, которая измеряет, сколько времени требуется для работы.
Пример 1: Сравнение небольших наборов данных
Выход:
Индексация: 0,00013685226440429688
Для петли: 7.009506255585938E-05
Похоже, как для цикла, так и индексация выполняют одну и ту же функциональность в этом примере, так почему же быстрее? Потому что, хотя они могут выглядеть одинаково, под капотом они работают по -разному.
- с петлями с_индексинга () в диапазоне индексов, доступ к каждому элементу по индексу (данные[i])
- with_for_loop () петли непосредственно по каждому элементу в списке без расчета индексов.
Для петли пропускает накладные расходы генерации индексов и выполнения поиска индексации. Это уменьшает вычисления на небольшое количество, которое имеет значение для многих итераций.
Пример 2: Сравнение большого набора данных
Выход:
Индексация (большая): 0,8469340801239014
Для петли (большой): 0,405224084854126
Опять же, цикла превосходит индексацию. Стоимость расчета индексов и выполнения поиска на каждой итерации составляет. FO FOR LOOP избегает этого, используя внутренний итератор, который:
- Не вычисляет индексные позиции.
- Не смотрит значения с нотацией кронштейнов.
- Имеет более низкий процессор и накладные расходы на память.
Почему для петли быстрее?
Индексирование явных ссылок на позиции (данные[i]) В то время как индексация списка является операцией постоянного времени (O (1)), каждая итерация включает в себя вычисление индекса и выполнение поиска, добавление накладных расходов.
Для петлей используйте внутренний протокол итератора Python, чтобы принести элементы непосредственно без расчета индекса. Этот оптимизированный процесс уменьшает накладные расходы, делая для петлей быстрее, особенно на больших наборах данных.
На практике, для петли более эффективны для простой итерации, в то время как индексация обеспечивает больший контроль, но с небольшими затратами на производительность.
Факторы, влияющие на скорость: индексация против петлей
Несколько факторов влияют на разницу скорости между индексацией и для петель.
- Реализация Python: разные переводчики, такие как CPYTHON и PYPY, по -разному. Компилятор PYPY JIT может оптимизировать индексацию лучше, чем CPYTHON, влияя на результаты.
- Типы данных: списки и кортежи хорошо работают с обоими методами. Однако для массивов Numpy векторизованные операции обычно превосходят петли независимо от стиля.
- Размер набора данных: индексация накладных расходов растет с помощью более крупных наборов данных, что в целом быстрее. Для небольших наборов данных разница незначительна.
- Сложность работы: простые задачи выделяют итерационные накладные расходы. Сложные операции или ввод -вывод могут маскировать различия.
Общие ошибки и заблуждения
- Использование индексации, когда это не нужно: это увеличивает сложность кода и может снизить производительность из -за накладных расходов управления индексом. Используйте простые для петли, если вам не нужны позиции элементов.
- Предполагая, что индексация всегда быстрее: как мы видим, это не так. Для петли часто работают лучше, избегая повторных расчетов индекса и обычно более читаемы.
- Изменение списков во время итерации: изменение списка во время итерации может вызвать ошибки, такие как пропущенные элементы или ошибки. Используйте копии, тщательную индексацию или создайте новые списки, чтобы избежать проблем.
Резюме результатов
Ибо петли, как правило, более эффективны и более читаемы для простой итерации, когда вам нужно только обрабатывать каждый элемент. Их ясность уменьшает ошибки и улучшает обслуживание.
Индексация с петлями полезна, когда вам нужны позиции элементов или необходимо изменить элементы на месте. Этот контроль составляет некоторую стоимость читаемости и иногда производительности.
По мере того, как наборы данных растут, различия в производительности между этими методами становятся значительными. Выбор правильного подхода может повлиять на скорость и использование ресурсов.
Следующие шаги для разработчиков Python
Чтобы принимать обоснованные решения по производительности в ваших собственных проектах, используйте такие инструменты профилирования, как CProfile или Timeit, чтобы измерить, как ваш код ведет себя в сценариях реального мира. Это поможет вам определить конкретные узкие места, а не полагаться на общие предположения. Исследуйте библиотеки, такие как Numpy или Pandas, которые предлагают оптимизированные, векторизованные альтернативы ручным циклам для обработки данных.
Когда вы пишете код Python, предпочитайте более читаемый и питонический подход прямой итерации, используя для элемента в итерационном, когда это возможно. Эта практика уменьшает ошибки, улучшает ясность и часто повышает производительность. Понимая компромиссы между различными методами цикла и применением лучших практик, вы будете лучше подготовлены для создания эффективных, поддерживаемых приложений Python.
Trending Stories youtube.com/thenewstack Tech движется быстро, не пропустите эпизод. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы транслировать все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. Группа подпишитесь с эскизом. Джессика Вахтел — писатель по маркетингу разработчиков в InfluxData, где она создает контент, который помогает сделать данные о мире временных рядов более понятными и доступными. Джессика имеет опыт работы в разработке программного обеспечения и технической журналистике. Подробнее от Джессики Вахтел
