विभिन्न तरीकों से सूची बनाते समय पायथन 2.7 प्रदर्शन का परीक्षण

मेरे एक पायथन प्रोजेक्ट्स के दौरान, OOP की एक बड़ी मात्रा में और डेटा की एक बड़ी मात्रा को संसाधित करने के साथ, मेरे पास एक सवाल था, एक क्लास में अपने तरीकों से कॉल का उपयोग करके सूची को संसाधित करना कितना कुशल है, या क्या यह एक बाहरी फ़ंक्शन कॉल का उपयोग कर सकता है? इसके लिए, 24 परीक्षणों को लिखा गया था, जो बहुत ही दिलचस्प परिणाम दिखाते हैं। इस विषय में कौन रुचि रखता है, मैं विवरण मांगता हूं।


परीक्षण नमूना:
500 हजार तत्वों की एक सूची बनाई गई है और यादृच्छिक मूल्यों से भरी हुई है

lst = [] for i in range(1, 500000): val = random() + i lst.append(val) 

2 चरणों में प्रसंस्करण:
1) पहले सूची के प्रत्येक तत्व (कई मायनों में) को चुकता करके एक नई सूची प्राप्त करें
2) फिर परिणामी सूची में एक निश्चित स्थिरांक जोड़ना, जो हो सकता है: स्थानीय, विश्व स्तर पर, एक विशेषता (एक वर्ग के लिए)

ऐसे ही

 @howlong def process_list_global_func_plus_local_value(): """.           """ local_plus_value = GLOBAL_VALUE new_lst = [] for i in lst: new_lst.append(global_func(i)) for v in new_lst: v + local_plus_value 

उत्पादकता
प्रदर्शन को प्रत्येक परीक्षण की अवधि के रूप में समझा गया था, एक डेकोरेटर का उपयोग करके मापा गया था

 import time def howlong(f): def tmp(*args, **kwargs): t = time.time() res = f(*args, **kwargs) need_time = time.time()-t tmp.__name__ = f.__name__ tmp.__doc__ = f.__doc__ #print u"%s time: %f" % ((f.__doc__), need_time) print ".", return need_time return tmp 

परीक्षण के दो समूहों के लिए निम्नलिखित परिणाम प्राप्त हुए:

समारोह। बाहरी कार्यों को कॉल किए बिना और एक स्थानीय चर को जोड़कर जनरेटर द्वारा प्रसंस्करण - 0.192 - 100%
समारोह। बाहरी कार्यों को बुलाए बिना और वैश्विक चर जोड़ने के लिए जनरेटर द्वारा प्रसंस्करण - 0.2 - 104%
समारोह। बाहरी कार्यों को बुलाए बिना और स्थानीय चर जोड़ने के बिना लूप में प्रसंस्करण - 0.238 - 123%
समारोह। बाहरी कार्यों को बुलाए बिना और वैश्विक चर जोड़ने के बिना लूप में प्रसंस्करण - 0.245 - 127%
समारोह। मानचित्र का उपयोग करके प्रसंस्करण करना और स्थानीय चर जोड़ना - 0.25 - 130%
समारोह। मानचित्र का उपयोग करके प्रसंस्करण करना और एक वैश्विक चर जोड़ना - 0.255 - 132%
समारोह। स्थानीय फ़ंक्शन को कॉल करने और स्थानीय चर जोड़ने के साथ जनरेटर द्वारा प्रसंस्करण - 0.258 - 134%
समारोह। एक वैश्विक फ़ंक्शन को कॉल करने और एक वैश्विक चर जोड़ने के साथ जनरेटर द्वारा प्रसंस्करण। - 0.274 - 142%
समारोह। स्थानीय फ़ंक्शन को कॉल करने और स्थानीय चर जोड़ने के साथ लूप में प्रसंस्करण - 0.312 - 162%
समारोह। स्थानीय फ़ंक्शन को कॉल करने और वैश्विक चर जोड़ने के साथ लूप में प्रसंस्करण - 0.32 - 166%
समारोह। एक वैश्विक फ़ंक्शन को कॉल करने और एक वैश्विक चर जोड़ने के साथ लूप में प्रसंस्करण - 0.327 - 170%
समारोह। एक वैश्विक फ़ंक्शन को कॉल करने और स्थानीय चर जोड़ने के साथ लूप में प्रसंस्करण - 0.332 - 172%

क्लास। जनरेटर द्वारा बाहरी कार्यों को कॉल करने और एक स्थानीय चर जोड़ने के बिना प्रसंस्करण - 0.191 - 100%
क्लास। बाहरी कार्यों को कॉल किए बिना और वैश्विक लेन के मूल्य को जोड़कर जनरेटर द्वारा प्रसंस्करण। - 0.20 - 104%
क्लास। बाहरी कार्यों को कॉल किए बिना और विशेषता मान को जोड़कर जनरेटर द्वारा प्रसंस्करण - 0.213 - 111%
क्लास। स्थानीय फ़ंक्शन को कॉल करके और एक स्थानीय चर जोड़कर प्रसंस्करण - 0.312 - 163%
क्लास। एक वैश्विक फ़ंक्शन को कॉल करके और एक स्थानीय चर जोड़कर प्रसंस्करण - 0.318 - 166%
क्लास। स्थानीय फ़ंक्शन को कॉल करके और वैश्विक चर जोड़कर प्रसंस्करण - 0.318 - 166%
क्लास। एक वैश्विक फ़ंक्शन को कॉल करके और एक वैश्विक चर जोड़कर प्रसंस्करण - 0.328 - 171%
क्लास। स्थानीय फ़ंक्शन को कॉल करके और विशेषता मान जोड़कर प्रसंस्करण - 0.333 - 174%
क्लास। वैश्विक फ़ंक्शन को कॉल करके और विशेषता मान जोड़कर प्रसंस्करण - 0.34 - 178%
क्लास। एक वर्ग विधि को कॉल करके और एक स्थानीय चर जोड़कर प्रसंस्करण - 0.39 - 204%
क्लास। एक वर्ग विधि को कॉल करके और एक वैश्विक चर जोड़कर प्रसंस्करण - 0.398 - 208%
क्लास। वर्ग विधि को कॉल करके और विशेषता मान जोड़कर प्रसंस्करण - 0.411 - 215%

निष्कर्ष:

अधिकांश ब्याज प्रतिशत अंतर हैं।

फ़ंक्शन द्वारा सूची प्रसंस्करण द्वारा
1) सबसे तेज सूची प्रसंस्करण - बाहरी कार्यों को कॉल किए बिना जनरेटर में और स्थानीय चर का उपयोग करते हुए, वैश्विक चर का उपयोग ~ 5% अधिक होगा
2) जब लूप के लिए ब्रूट फोर्स द्वारा एक सूची को संसाधित किया जाता है, तो स्थानीय चर का उपयोग करते हुए रन टाइम 23% होगा और 27% लंबे समय तक वैश्विक चर का उपयोग करते हुए जब जनरेटर के माध्यम से प्रसंस्करण होता है
3) जब बाहरी स्थानीय या वैश्विक फ़ंक्शन की सूची को संसाधित करने के लिए लूप के लिए उपयोग किया जाता है, तो गति 60% से अधिक कम होगी
4) सूची आइटम के प्रसंस्करण के लिए एक फ़ंक्शन के रूप में मानचित्र का उपयोग करते समय, जनरेटर में बाहरी फ़ंक्शन कॉल का उपयोग करते समय यह लगभग समान है
5) एक सूची को संसाधित करने का सबसे लंबा तरीका बाहरी वैश्विक फ़ंक्शन कॉल का उपयोग करके लूप करना है

एक वर्ग में एक सूची संसाधित करके
1) कक्षाओं में, स्थानीय चर की तुलना में विशेषताओं तक पहुंच 10% और वैश्विक चर की तुलना में 5% अधिक लंबी है
2) कक्षाओं में, तरीकों का उपयोग स्थानीय कार्यों की तुलना में लगभग 22% और वैश्विक कार्यों की तुलना में 20% अधिक लंबा है
3) जनरेटर का उपयोग करते हुए एक वर्ग में एक सूची को संसाधित करते समय, यह जनरेटर के साथ फ़ंक्शन का उपयोग करते हुए तेजी से निकलता है
4) सबसे लंबा रास्ता (2 बार से अधिक लंबा) विधि कॉल को लूप में उपयोग करने और विशेषता मान जोड़ने के लिए था, जो मेरे लिए एक बड़ा आश्चर्य था

कोड http://pastebin.com/rgdXNdXb पर एकल फ़ाइल में उपलब्ध है

आगे, मैं सूचियों, डमी, विभिन्न प्रकार के शब्दकोशों के तत्वों तक पहुंच की गति की जांच करने की योजना बना रहा हूं, और फिर कैशिंग कार्यों और वर्ग विधियों की उपयुक्तता के प्रश्न