Question

我有这三个功能：

def is_compatible(values):
    supported_types = [(str, unicode), (int, long)]
    for allowed_types in supported_types:
        if isinstance(values[0], allowed_types):
            return all(isinstance(item, allowed_types) for item in values)
    return False


def is_compatible2(values):
    supported_types = [(str, unicode), (int, long)]
    for allowed_types in supported_types:
        if all(isinstance(item, allowed_types) for item in values):
            return True
    return False


def is_compatible3(values):
    supported_types = [(str, unicode), (int, long)]
    return any(
            all(isinstance(item, allowed_types) for item in values) for
            allowed_types in supported_types
        )

有人可以向我解释一下，为什么当我用[1,2,3,4,5]作为arg在timetit中运行它们时，结果是2.47,3.07和3.94？所以第一个是最快的，最后一个是最慢的。我根本看不出这些速度差异的原因。感谢。

Answer 1

您的答案似乎在此处：Why is Python's 'all' function so slow?

在all中设置迭代器需要时间。

在你的第一个功能中你只能这样做一次。在你的第二个功能中，你偶尔会这样做两次。所以先打第二。

你的第二次因为同样的原因再次击败第三名。设置的开销更大。对any的{{1}}调用比简单for allowed_types in ...更有限。

Python中类似代码的速度差异

1 个答案: