Question

我无意中遇到了让我感到有些困惑的现象。我正在使用IDLE进行一些快速测试，我有一些非常简单的代码（我为了说明而简化了）：

from time import clock  # I am presently using windows

def test_speedup():
    c = clock()
    for i in range(1000):
        print i,
    print '=>', clock() - c

现在我像这样运行这个代码（几次，基本结果相同）：

# without pressing enter
>>> test_speedup()
0 1 2 3 4 . . . 997 998 999 => 12.8300956124  # the time to run code in seconds

# pressing enter ONLY 3 TIMES while the code ran
>>> test_speedup()
0 1 2 3 4 . . . 997 998 999 => 4.8656890089

# Pressing enter several times while the code ran
>>> test_speedup()
0 1 2 3 4 . . . 997 998 999 => 1.91522580283

我的第一个预感是，也许代码运行得更快，因为当我按下enter键时输出系统可能不需要整理那么多的字符串（每次按下enter键时重新开始）。事实上，输入系统似乎总是在我按下回车后立即获得提升速度。

我也审查了documentation here，但我仍然有点疑惑为什么三个换行符会大大加快速度。

这个问题无疑是微不足道的，除非有人想知道如何在不中止脚本的情况下加速IDLE中的输出系统。不过，我想了解输出系统在这里发生了什么。

（我使用的是Python 2.7.x。）

Answer 1

在幕后，IDLE正在模拟Tk小部件顶部的终端，我很确定它最终来自Text。

长线的存在会减慢这个小部件的速度。追加长线需要更长时间，而不是追加短线。如果你真的想了解为什么会发生这种情况，你需要查看Tk Text小部件底层的Tcl代码，Tkinter.Text只是一个很薄的包装。

同时，IDLE运行的Tkinter循环做了一些时髦的事情，允许它接受输入而不阻塞循环。当它认为没有其他事情发生时，它有时会阻塞很短的时间，直到它看到输入或Tk事件，并且所有这些短块可能加起来;按Enter键可能只是取消其中一些。

我实际上并不确定这两者中哪一个更相关。你必须使用一个只捕获长行的程序与每个插入换行符的程序（例如10个数字）进行测试，然后看看你获得了多少性能提升。

从Mac上的快速测试开始，原始程序逐渐明显减慢，并且在500和920左右也有两次量子跳跃。所以，每隔333左右进入一次就会有很大意义 - 你可能会避免这两种量子减速。如果我将其更改为只删除逗号，则问题就会消失。

为每个号码打印换行符当然会导致不同的减速，因为这会使终端足够长，需要滚动，增加回滚缓冲区等。我没有看到这个成本在IDLE中，但在Windows命令行上运行相同的东西，你会看到太多新行的问题和IDLE中太少的问题一样糟糕。最好的权衡应该来自“方形” - 数据，或者尽可能接近80列的数据而不会过去。

Answer 2

我认为这与您用来执行代码的IDE有关。

我已经运行了你的代码（对3.3的语法改动）并且同时执行两次：

999 =＆GT; 8.09542283367021

编辑：这是使用Python 3.3在库存IDLE中执行的。我通过多次实验发送了输入密钥，并且在控件v。实验中的字符串输出之间没有时间差异。

在预感中，我决定删除一个打印功能并将其压缩成一行。：

print(i, "=>", clock()-c)

这产生了999 =＆gt; 7.141783124325343

在此基础上，我认为您所看到的时差是由于IDE吸收了更多线程来处理您的代码，从而导致更快的时间。显然，最后的时间是计算和打印for循环的总时间。

为了证实我的怀疑，我决定将所有内容放入元组列表中，然后打印该列表。

def new_speed_test():
    speed_list = []
    c = clock()
    for i in range(1000):
        speed_list.append((i, clock()-c))
    print(speed_list[-1])

输出：（999,0.0005668934240929957）

总结：我的实验证实了你的IDE 处理输出和CPU消耗的方式。

为什么定期按回车键会大大加快我的代码速度？

2 个答案: