Min Max 类函数，使用 if best == None 和 Python 循环内的条件

Question

在我们需要根据条件搜索最佳元素的函数中（例如 Min Max 函数：搜索最小值或最大值），我看到一些（或许多）人检查变量是否保持最佳答案是 None 在循环内与条件检查并排。

为了说明这一点，让以下2个源代码：
A) 在循环中使用测试 is None:

list_vals = [10,9,8,7,6,5,4,3,2,1]

min_val = None

for val in list_vals:
    if min_val is None or val<min_val:
        min_val = val

print("min = ", min_val)

B) 最好接收第一个元素

list_vals = [10,9,8,7,6,5,4,3,2,1]

min_val = list_val[0]

for val in list_vals:
    if val<min_val:
        min_val = val

print("min = ", min_val)

我的问题是：

为什么有些人在做第一种形式 (A)？这是一些好的做法吗？
如果我们使用第一个 from，这意味着在每次迭代中我们都会检查变量是否为 None，我不知道编译器是否优化了它。

为了查看此示例的执行时间是否相似，我计算了方法 A 和 B 的时间

nb = 100000000 # 100_000_000
list_vals = random.sample(range(nb), nb)

时间(A) = 24.00 秒
时间(B) = 19.31 秒

我用其他长度重复了测试，结果是一样的，B方法比A方法分析（相对）快。

感谢您的帮助。

编辑一：假设 list_vals 不为空。谢谢@0x5453

Answer 1

在通用代码中，您可能希望使用任意可迭代对象，而不仅仅是 list，在这种情况下，只有第一种形式有效（您无法索引 non-sequences）。您可能还需要处理可能为空的输入（A 通过生成 None 来处理它们，而 B 引发 IndexError）。它确实增加了 non-zero 成本（CPython 只有最简单、最局部的优化器；它不能像“min_val 只是第一个循环中的 None”这样的广泛推论）。如果性能至关重要，您可以通过这种方式获得两全其美（尽管代码略显丑陋）：

vals = ... could be any iterable ...

iter_vals = iter(vals)  # Explicitly convert to iterator (if already an iterator, just returns vals at trivial cost)

min_val = next(iter_vals, None)  # Pulls first value, or None if vals was empty

for val in iter_vals:  # Iterates rest of values looking for minimum
    if val < min_val:
        min_val = val

print("min = ", min_val)

在这种情况下，您不需要假设输入是一个序列，您不会制作不必要的数据副本（切片 list_vals[1:] 可以做到），您不必发明一个哨兵初始情况的值，因为您可以安全地获取第一个元素一次，并且您不会针对自身测试初始值（因为有状态迭代器只产生一次初始值）。

Min Max 类函数，使用 if best == None 和 Python 循环内的条件

Min Max like function, using if best == None with the condition inside the loop in Python

python

if-statement

nonetype