我正在使用以下代码进行测试，似乎=.慢，有人知道为什么吗？importtimeits="""x=5ifx=0:pass"""t2=timeit.Timer(stmt=z)print"%.2fusec/pass"%(1000000*t2.timeit(number=100000)/100000)#0.18usec/pass 最佳答案 在Python3.1.2中，有时=快。我尝试在反汇编程序中阅读它，importdisdeff1():x=5ifx=0:pass>>>dis.dis(f1)20LOAD_CONST1(5)3STORE_FA
我正在使用以下代码进行测试，似乎=.慢，有人知道为什么吗？importtimeits="""x=5ifx=0:pass"""t2=timeit.Timer(stmt=z)print"%.2fusec/pass"%(1000000*t2.timeit(number=100000)/100000)#0.18usec/pass 最佳答案 在Python3.1.2中，有时=快。我尝试在反汇编程序中阅读它，importdisdeff1():x=5ifx=0:pass>>>dis.dis(f1)20LOAD_CONST1(5)3STORE_FA
灵感来自thisniceanswer,这是一个基准:importtimeitdeftest1():a=[1,2,3]a.insert(0,1)deftest2():a=[1,2,3]a[0:0]=[1]print(timeit.timeit('test1()','from__main__importtest1'))print(timeit.timeit('test2()','from__main__importtest2'))对我来说，test2稍微快一些(~10%)。为什么会这样？我希望它会更慢，因为:切片分配必须能够接受任何长度的迭代，因此必须更通用。在切片分配中，我们需要在右侧创
灵感来自thisniceanswer,这是一个基准:importtimeitdeftest1():a=[1,2,3]a.insert(0,1)deftest2():a=[1,2,3]a[0:0]=[1]print(timeit.timeit('test1()','from__main__importtest1'))print(timeit.timeit('test2()','from__main__importtest2'))对我来说，test2稍微快一些(~10%)。为什么会这样？我希望它会更慢，因为:切片分配必须能够接受任何长度的迭代，因此必须更通用。在切片分配中，我们需要在右侧创
考虑以下代码片段:dict[name]=0dict[name]+=1dict[name]+=1python解释器会自动识别对字典值的重复引用并使用缓存的本地引用吗？有点类似于C/C++的别名优化，变成这样:value=dict[name]value=0value+=1value+=1显然，手动执行此操作没什么大不了的，但我很好奇它是否真的有必要。感谢您提供任何见解、反馈等。 最佳答案 您可以通过反汇编程序运行它来找出:importdisdeftest():name='test'tdict={}tdict[name]=0tdict[n
考虑以下代码片段:dict[name]=0dict[name]+=1dict[name]+=1python解释器会自动识别对字典值的重复引用并使用缓存的本地引用吗？有点类似于C/C++的别名优化，变成这样:value=dict[name]value=0value+=1value+=1显然，手动执行此操作没什么大不了的，但我很好奇它是否真的有必要。感谢您提供任何见解、反馈等。 最佳答案 您可以通过反汇编程序运行它来找出:importdisdeftest():name='test'tdict={}tdict[name]=0tdict[n
假设有这样的结构:{'key1':{'key2':{....{'keyn':'value'}...}}}使用python，我试图确定两种不同方法的优缺点:{'key1':{'key2':{....{'keyn':'value'}...}}}#A.nesteddictionary{('key1','key2',....,'keyn'):'value'}#B.adictionarywithatupleusedlikekey那么我很想知道，在以下方面什么是最好的(A或B):内存占用插入的复杂性(考虑避免碰撞的算法等...)查找的复杂性 最佳答案
假设有这样的结构:{'key1':{'key2':{....{'keyn':'value'}...}}}使用python，我试图确定两种不同方法的优缺点:{'key1':{'key2':{....{'keyn':'value'}...}}}#A.nesteddictionary{('key1','key2',....,'keyn'):'value'}#B.adictionarywithatupleusedlikekey那么我很想知道，在以下方面什么是最好的(A或B):内存占用插入的复杂性(考虑避免碰撞的算法等...)查找的复杂性 最佳答案
在python中获得排序的唯一列表的最快方法是什么？(我有一个可散列的东西的列表，并且想要有一些我可以迭代的东西-无论列表是否被修改，或者我得到一个新列表，还是一个可迭代的。在我的具体用例中，我我使用一次性列表来执行此操作，因此在适当的位置会更节省内存。)我见过类似的解决方案input=[5,4,2,8,4,2,1]sorted(set(input))但在我看来，首先检查唯一性然后排序是浪费的(因为当您对列表进行排序时，您基本上必须确定插入点，从而获得唯一性测试作为副作用)。也许还有更多类似unix的东西catlist|sort|uniq这只是在已经排序的列表中挑选出连续的重复项？注意
在python中获得排序的唯一列表的最快方法是什么？(我有一个可散列的东西的列表，并且想要有一些我可以迭代的东西-无论列表是否被修改，或者我得到一个新列表，还是一个可迭代的。在我的具体用例中，我我使用一次性列表来执行此操作，因此在适当的位置会更节省内存。)我见过类似的解决方案input=[5,4,2,8,4,2,1]sorted(set(input))但在我看来，首先检查唯一性然后排序是浪费的(因为当您对列表进行排序时，您基本上必须确定插入点，从而获得唯一性测试作为副作用)。也许还有更多类似unix的东西catlist|sort|uniq这只是在已经排序的列表中挑选出连续的重复项？注意
