python 随机模块的性能问题,特别是 random.sample 和 random.shuffle 出现在 this question 中。 .在我的电脑上,我得到以下结果:
> python -m timeit -s 'import random' 'random.randint(0,1000)'
1000000 loops, best of 3: 1.07 usec per loop
> python3 -m timeit -s 'import random' 'random.randint(0,1000)'
1000000 loops, best of 3: 1.3 usec per loop
与 python2 相比,python3 的性能下降了 20% 以上。情况变得更糟。
> python -m timeit -s 'import random' 'random.shuffle(list(range(10)))'
100000 loops, best of 3: 3.85 usec per loop
> python3 -m timeit -s 'import random' 'random.shuffle(list(range(10)))'
100000 loops, best of 3: 8.04 usec per loop
> python -m timeit -s 'import random' 'random.sample(range(10),3)'
100000 loops, best of 3: 2.4 usec per loop
> python3 -m timeit -s 'import random' 'random.sample(range(10),3)'
100000 loops, best of 3: 6.49 usec per loop
这表示 random.shuffle 的性能下降了 100%,而 random.sample 的性能下降了近 200%。这是相当严重的。
我在上面的测试中使用了 python 2.7.9 和 python 3.4.2。
我的问题:python3 中的random 模块发生了什么?
最佳答案
------------ 改变了什么 ------------------------------ --------------
发生了几件事:
整数在 int/long 统一中的效率降低了。这也是为什么整数现在是 28 字节宽,而不是 64 位 Linux/MacOS 构建上的 24 字节。
Shuffle 通过使用 _randbelow 变得更加准确。这消除了先前算法中的细微偏差。
索引变得更慢,因为整数索引的特殊情况已从 ceval.c 中删除,主要是因为较新的整数更难处理,而且一些核心开发人员没有不认为优化是值得的。
range() 函数已替换为 xrange()。这是相关的,因为 OP 的计时都在内循环中使用 range()。
shuffle() 和 sample() 的算法在其他方面没有变化。
Python 3 进行了许多更改,例如 unicode-everywhere,这使得内部结构更加复杂、速度稍慢,并且占用更多内存。作为返回,Python 3 使用户更容易编写正确的代码。
同样,int/long 统一使语言更简单,但以速度和空间为代价。在 random 模块中切换到使用 _randbelow() 会产生运行时成本,但会提高准确性和正确性。
------------ 结论-------------------------------- ------------------
简而言之,Python 3 在某些对许多用户很重要的方面更好,而在一些人们很少注意到的方面更差。工程通常是权衡取舍。
------------ 详情-------------------------------- --------------------------
shuffle() 的 Python2.7 代码:
def shuffle(self, x, random=None):
if random is None:
random = self.random
_int = int
for i in reversed(xrange(1, len(x))):
# pick an element in x[:i+1] with which to exchange x[i]
j = _int(random() * (i+1))
x[i], x[j] = x[j], x[i]
shuffle() 的 Python3.6 代码:
def shuffle(self, x, random=None):
if random is None:
randbelow = self._randbelow
for i in reversed(range(1, len(x))):
# pick an element in x[:i+1] with which to exchange x[i]
j = randbelow(i+1) # <-- This part changed
x[i], x[j] = x[j], x[i]
else:
_int = int
for i in reversed(range(1, len(x))):
# pick an element in x[:i+1] with which to exchange x[i]
j = _int(random() * (i+1))
x[i], x[j] = x[j], x[i]
Python 2.7 整数大小:
>>> import sys
>>> sys.getsizeof(1)
24
Python 3.6 整数大小:
>>> import sys
>>> sys.getsizeof(1)
28
索引查找的相对速度(带有整数参数索引到列表中的二进制订阅):
$ python2.7 -m timeit -s 'a=[0]' 'a[0]'
10000000 loops, best of 3: 0.0253 usec per loop
$ python3.6 -m timeit -s 'a=[0]' 'a[0]'
10000000 loops, best of 3: 0.0313 usec per loop
ceval.c 中的 Python 2.7 代码对索引查找进行了优化:
TARGET_NOARG(BINARY_SUBSCR)
{
w = POP();
v = TOP();
if (PyList_CheckExact(v) && PyInt_CheckExact(w)) {
/* INLINE: list[int] */
Py_ssize_t i = PyInt_AsSsize_t(w);
if (i < 0)
i += PyList_GET_SIZE(v);
if (i >= 0 && i < PyList_GET_SIZE(v)) {
x = PyList_GET_ITEM(v, i);
Py_INCREF(x);
}
else
goto slow_get;
}
else
slow_get:
x = PyObject_GetItem(v, w);
Py_DECREF(v);
Py_DECREF(w);
SET_TOP(x);
if (x != NULL) DISPATCH();
break;
}
ceval.c 中的 Python 3.6 代码没有优化索引查找:
TARGET(BINARY_SUBSCR) {
PyObject *sub = POP();
PyObject *container = TOP();
PyObject *res = PyObject_GetItem(container, sub);
Py_DECREF(container);
Py_DECREF(sub);
SET_TOP(res);
if (res == NULL)
goto error;
DISPATCH();
}
关于python 2 vs python 3 随机性能,特别是 `random.sample` 和 `random.shuffle`,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/43622101/
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