Python 中的生成器与列表理解性能

Question

目前我正在学习生成器和列表理解，并与探查器混在一起以查看性能提升偶然发现这个 cProfile 中使用两者的大范围素数总和。

我可以看到在生成器中 :1 genexpr 的累积时间比其列表中的对应项短得多，但第二行让我感到困惑。正在执行一个我认为检查数字是否为质数的调用，但不应该是列表理解中的另一个 :1 模块？

我是否遗漏了个人资料中的内容？

In [8]: cProfile.run('sum((number for number in xrange(9999999) if number % 2 == 0))')
         5000004 function calls in 1.111 seconds

   Ordered by: standard name

   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
  5000001    0.760    0.000    0.760    0.000 <string>:1(<genexpr>)
        1    0.000    0.000    1.111    1.111 <string>:1(<module>)
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}
        1    0.351    0.351    1.111    1.111 {sum}



In [9]: cProfile.run('sum([number for number in xrange(9999999) if number % 2 == 0])')
         3 function calls in 1.123 seconds

   Ordered by: standard name

   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
        1    1.075    1.075    1.123    1.123 <string>:1(<module>)
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}
        1    0.048    0.048    0.048    0.048 {sum}

Answer 1

首先调用生成器对象的 next（或 Python 中的 __next__ 3）方法，而不是进行偶数检查。

在 Python 2 中你不会得到任何额外的列表理解（LC）行，因为 LC 没有创建任何对象，但在 Python 3 中你会因为现在要它类似于生成器表达式，也为 LC 创建了一个附加代码对象 (<listcomp>)。

>>> cProfile.run('sum([number for number in range(9999999) if number % 2 == 0])')
         5 function calls in 1.751 seconds

   Ordered by: standard name

   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
        1    1.601    1.601    1.601    1.601 <string>:1(<listcomp>)
        1    0.068    0.068    1.751    1.751 <string>:1(<module>)
        1    0.000    0.000    1.751    1.751 {built-in method exec}
        1    0.082    0.082    0.082    0.082 {built-in method sum}
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}

>>> cProfile.run('sum((number for number in range(9999999) if number % 2 == 0))')
         5000005 function calls in 2.388 seconds

   Ordered by: standard name

   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
  5000001    1.873    0.000    1.873    0.000 <string>:1(<genexpr>)
        1    0.000    0.000    2.388    2.388 <string>:1(<module>)
        1    0.000    0.000    2.388    2.388 {built-in method exec}
        1    0.515    0.515    2.388    2.388 {built-in method sum}
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}

虽然 1(LC) 的调用次数与生成器表达式中的 5000001 不同，但这是最多的，因为 sum 正在使用迭代器，因此必须调用其 __next__ 方法 500000 + 1次（最后 1 可能是 StopIteration 结束迭代）。对于列表理解，所有的魔法都发生在它的代码对象中，其中 LIST_APPEND 帮助它一个接一个地附加到列表中，即没有对 cProfile 的可见调用。

Python 中的生成器与列表理解性能

Generators vs List Comprehension performance in Python

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