[python] Python3에 xrange 함수가없는 이유는 무엇입니까?

일부 성능 측정은, 사용 timeit하는 대신 수동으로 그것을 할 노력의 time.

먼저, Apple 2.7.2 64 비트 :

In [37]: %timeit collections.deque((x for x in xrange(10000000) if x%4 == 0), maxlen=0)
1 loops, best of 3: 1.05 s per loop

이제 python.org 3.3.0 64 비트 :

In [83]: %timeit collections.deque((x for x in range(10000000) if x%4 == 0), maxlen=0)
1 loops, best of 3: 1.32 s per loop

In [84]: %timeit collections.deque((x for x in xrange(10000000) if x%4 == 0), maxlen=0)
1 loops, best of 3: 1.31 s per loop

In [85]: %timeit collections.deque((x for x in iter(range(10000000)) if x%4 == 0), maxlen=0) 
1 loops, best of 3: 1.33 s per loop

분명히 3.x는 range실제로 2.x보다 약간 느립니다 xrange. 그리고 OP의 xrange기능은 그것과 관련이 없습니다. ( __iter__슬롯 에 대한 일회성 호출 이 루프에서 발생하는 모든 작업에 대해 10000000 번의 호출 중 보이지 않을 가능성이 있지만 누군가가이를 가능성으로 제기 한 것은 놀라운 일 이 아닙니다.)

그러나 30 % 더 느립니다. 영업 이익은 어떻게 2 배나 느려졌습니까? 글쎄, 32 비트 파이썬으로 동일한 테스트를 반복하면 1.58 대 3.12를 얻습니다. 그래서 이것은 32 비트를 손상시키는 방식으로 3.x가 64 비트 성능에 맞게 최적화 된 경우 중 하나입니다.

하지만 정말 중요합니까? 3.3.0 64 비트로 다시 확인하십시오.

In [86]: %timeit [x for x in range(10000000) if x%4 == 0]
1 loops, best of 3: 3.65 s per loop

따라서 list전체 반복보다 두 배 이상의 시간이 소요됩니다.

그리고 “파이썬 2.6+보다 훨씬 더 많은 리소스를 소비한다”는 테스트에서 3.x range는 2.x xrange와 정확히 같은 크기 인 것 같습니다. 범위 반복이 할 수있는 것보다 여전히 약 10000000 배 더 많은 문제입니다.

그리고 for내부의 C 루프 대신 명시 적 루프는 deque어떻습니까?

In [87]: def consume(x):
   ....:     for i in x:
   ....:         pass
In [88]: %timeit consume(x for x in range(10000000) if x%4 == 0)
1 loops, best of 3: 1.85 s per loop

따라서 for실제 반복 작업과 마찬가지로 명령문 에 거의 많은 시간이 낭비됩니다 range.

범위 객체의 반복 최적화에 대해 걱정이된다면 잘못된 위치를 찾고있을 것입니다.

한편, xrange사람들이 같은 것을 몇 번이나 말했는지에 관계없이 왜 제거 되었는지 묻는 질문을 반복하지만 다시 반복하겠습니다. 제거되지 않았습니다. 이름이로 바뀌었고 range2.x range가 제거되었습니다.

다음은 3.3 range객체가 2.x xrange객체가 아닌 2.x 객체 의 직접적인 자손 이라는 증거입니다 range. 소스는 3.3range 및 2.7xrange 입니다. 당신은 심지어 변경 내역을 볼 수 있습니다 (파일의 어느 곳에서나 문자열 “xrange”의 마지막 인스턴스를 대체 한 변경 사항에 연결되어 있다고 생각합니다).

왜 느린가요?

글쎄, 그들은 많은 새로운 기능을 추가했습니다. 다른 경우에는 사소한 부작용이있는 모든 장소 (특히 반복 내부)에서 모든 종류의 변경을 수행했습니다. 때로는 덜 중요한 경우를 약간 비관 화하더라도 다양한 중요한 경우를 극적으로 최적화하기위한 많은 작업이있었습니다. 이 모든 것을 합하면 가능한 range한 빨리 반복하는 것이 조금 느리다는 사실에 놀라지 않습니다 . 아무도 그다지 집중하지 않을 정도로 덜 중요한 경우 중 하나입니다. 이 성능 차이가 코드의 핫스팟 인 실제 사용 사례는 없을 것입니다.

답변

try:
    xrange
except NameError:
    xrange = range

Python 2.7.3 (default, Apr 10 2012, 23:24:47) [MSC v.1500 64 bit (AMD64)] on win32
Type "copyright", "credits" or "license()" for more information.
>>> import timeit
>>> timeit.timeit("[x for x in xrange(1000000) if x%4]",number=100)
18.631936646865853

Python 3.3.0 (v3.3.0:bd8afb90ebf2, Sep 29 2012, 10:57:17) [MSC v.1600 64 bit (AMD64)] on win32
Type "copyright", "credits" or "license()" for more information.
>>> import timeit
>>> timeit.timeit("[x for x in range(1000000) if x%4]",number=100)
17.31399508687869

import sys

if sys.version_info >= (3, 0):
    def xrange(*args, **kwargs):
        return iter(range(*args, **kwargs))

>>> import timeit
>>> timeit.timeit("[x for x in xrange(1000000) if x%4]",number=100)

>>> timeit.timeit("[x for x in xrange(1000000) if x%4]",number=100)

>>> timeit.timeit("[x for x in range(1000000) if x%4]",number=100)

>>> timeit.timeit("[x for x in range(1000000) if x%4]",number=100)

>>> timeit.timeit("[x for x in range(1000000) if x%4]",number=1)

>>> timeit.timeit("[x for x in xrange(1000000) if x%4]",number=1)

>>> timeit.timeit("[x for x in range(1000000) if x%4]",number=100)

>>> timeit.timeit("[x for x in range(1000000) if x%4]",number=100)

>>> timeit.timeit("[x for x in range(1000000) if x%4]",number=1)

>>> timeit.timeit("[x for x in range(1000000) if x%4]",number=2)

>>> timeit.timeit("[x for x in range(1000000) if x%4]",number=3)

>>> timeit.timeit("[x for x in range(1000000) if x%4]",number=4)