Question

在python 2.7.3中迭代列表列表时，我注意到在更改迭代顺序时的性能差异：

我有200个500000字符串列表的列表。然后我以下列方式进行迭代：

numberOfRows = len(columns[0])
numberOfColumns = len(columns)

t1 = time.clock()
for i in xrange(numberOfRows):
    for j in xrange(numberOfColumns):
        cell = columns[j][i]
print time.clock() - t1

t1 = time.clock()
for i in xrange(numberOfColumns):
    for j in xrange(numberOfRows):
        cell = columns[i][j]
print time.clock() - t1

该程序重复产生类似于此的输出：

33.97
29.39

现在我希望efficient random access on the lists。这4秒来自哪里;它只是缓存吗？

Answer 1

我得到像

这样的东西

30.509407822896037
29.88344778700383

代表

columns = [[0] * 500000 for x in range(200)]

如果我用cell = ...替换pass行，我会

8.44722739915369
10.23647023463866

所以创建xrange对象或类似的东西绝对不是问题。

这是列的缓存（不是由Python，通过计算机）：如果我使用

columns = [[0] * 500000] * 200

我得到了

27.725353873145195
29.592749434295797

这里，始终使用相同的列对象，并且（几乎）缓存没有区别。因此（约）与pass变体中的时间差异相同。

python迭代列表的性能差异

1 个答案: