使用临时变量b的Python性能

Question

我不知道下面两个代码段是否有相同的性能。你知道吗

代码1：

for fid1 in FId1:
    if fid1 in [i['FId'] for i in entity['F']]:
        res.append([intId1,fid1,entity['Id'],intId2])

代码2：

 temp = [i['FId'] for i in entity['F']]
 tempid = entity['Id']
 for fid1 in FId1:
        if fid1 in temp:
            res.append([intId1,fid1,tempid,intId2])

基本上，在循环中我不改变实体。你知道吗

我认为在Code1中，如果没有优化，它会在每个循环中生成那个列表。虽然它可读性更好，但它会慢一点吗？你知道吗

因此我尝试存储temp，这样列表只生成一次。你知道吗

性能对于这项任务非常重要。。。你知道吗

Answer 1

没错，第一个代码将为每个迭代生成临时列表。这对于CPython（本机Python解释器）是正确的。从技术上讲，您在代码2中使用的优化称为precomputation。你知道吗

但是，如果您使用像PyPy这样的优化器，它可能会有所不同，因为它可能会检测到您的列表从未更改，从而将其存储为常量。你知道吗

Answer 2

不仅要在循环外创建列表，还要将其更改为set（如果它是常量，则更改为frozenset）——您将体验O(1)成员资格测试时间。你知道吗

>>> timeit.timeit('123456 in s', setup='s = frozenset(xrange(1000000))', number=1000)
7.14463625257622e-05
>>> timeit.timeit('123456 in l', setup='l = list(xrange(1000000))', number=1000)
2.899147340951913

Answer 3

当绩效很重要时，衡量它。你知道吗

如果你不衡量绩效，你就不知道你取得了什么样的绩效。更重要的是，您不知道将来的更改是否会提高或降低性能。你知道吗