Python 中的 for 循环随时间变慢

Question

我在用Python写for循环的时候遇到了一点麻烦——我发现随着时间的推移，循环的速度变得越来越慢。我是在一个范围内再嵌套一个范围进行循环，时间一长，循环的速度明显下降。这是在一个游戏引擎里做的，如果这有影响的话。有人能告诉我这是什么问题吗？

这里有个简单的例子。

for x in range(xs): # xs, ys, and zs are all pre-determined size values

     for z in range(zs):

          for y in range(ys):

              vp = [x * vs, y * vs, z * vs]

              v = Cube(vp)

这个过程开始的时候速度还不错，但随着时间的推移，循环变得很慢。我知道问题不在游戏引擎的光栅化部分，因为当循环结束后，其他部分的引擎运行速度是60帧每秒。那么问题可能出在哪里呢？

补充说明：我用的是Python 3，所以没有xrange这个东西。

补充说明2：在这个例子中，vs是1.0，xs、ys和zs的预设大小值都是20。

Answer 1

我想到三件事：

内存 - 如果你把所有生成的值都存储在某个地方，循环可能会变慢，因为使用的内存太多了。Python有自己的内存管理系统，所以如果占用太多内存，程序可能会变得更慢。

计算复杂度 - Python使用的是任意精度的数字数据类型。如果你在乘非常大的数字（特别是小数），程序会变得很慢。这主要取决于这些数字有多大。

Cube - 可能是Cube代码中的一个bug（不过我相信这可能只是个简单的问题）。

Answer 2

这又是一个需要更多信息的情况。不过，Python有一种标准的方法来高效地构建这样的嵌套循环，叫做 itertools.product：

from itertools import product

for x, y, z in product(xrange(xs), xrange(zs), xrange(ys)):
    vp = [x * vs, y * vs, z * vs]
    v = Cube(vp)

这样做不需要在内层循环每次都构建 range。我还把你用的 range 换成了 xrange，因为在处理大范围时 xrange 更好，虽然在使用 product 时这其实没什么关系。

@JohnZ 的问题很好——如果你的“预设大小值”非常大，尤其是如果 vs 也很大，你可能会生成一些很大的值，这样 Cube 处理它们可能会花很长时间。

我怀疑循环本身并没有变慢，但数字在变大，所以你的计算可能会变得慢。