Python 中类似代码的速度差异

Question

我有这3个功能：

def is_compatible(values):
    supported_types = [(str, unicode), (int, long)]
    for allowed_types in supported_types:
        if isinstance(values[0], allowed_types):
            return all(isinstance(item, allowed_types) for item in values)
    return False


def is_compatible2(values):
    supported_types = [(str, unicode), (int, long)]
    for allowed_types in supported_types:
        if all(isinstance(item, allowed_types) for item in values):
            return True
    return False


def is_compatible3(values):
    supported_types = [(str, unicode), (int, long)]
    return any(
            all(isinstance(item, allowed_types) for item in values) for
            allowed_types in supported_types
        )

有人可以向我解释一下，为什么当我运行他们在 timetit 中使用 [1,2,3,4,5] 作为参数时，结果是 2.47、3.07 和 3.94？所以第一个最快，最后一个最慢。我根本看不出这些速度差异的任何原因。谢谢

Answer 1

您的答案似乎在这里：Why is Python's 'all' function so slow?

在 all 中设置迭代器需要时间。

在您的第一个函数中，您只执行一次。在你的第二个功能中，你偶尔会这样做两次。所以第一胜过第二。

出于同样的原因，您的第二名再次击败第三名。有更多的开销需要设置。围绕 for allowed_types in ... 调用 any 比简单地 for allowed_types in ....

开销更大

Python 中类似代码的速度差异

Speed difference in similar code in Python

python

performance

timeit