实验对比python中的内置函数len()耗时

最新推荐文章于 2025-01-04 15:38:36 发布

FouforPast

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本文通过实验对比了Python中len()函数在while和for循环中的调用频率及其对性能的影响，发现while循环多次调用耗时明显，而for循环仅在初次调用后稳定。

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c++中的vector的size()函数在多次调用时比较耗时，闲来无事，做个小实验测试一下python中len()函数的耗时

import time
N = 100000000
idx = 0
nums = ['0' for _ in range(N)]

idx = 0
time1 = time.time()
while idx < len(nums):
    idx += 1
time2 = time.time()
print(time2 - time1)
"""
输出：13.739784240722656
"""
idx = 0
time1 = time.time()
while idx < N:
    idx += 1
time2 = time.time()
print(time2 - time1)
"""
输出：8.432595014572144
"""
idx = 0
time1 = time.time()
for _ in range(len(nums)):
    idx += 1
time2 = time.time()
print(time2 - time1)
"""
输出：8.185671329498291
"""
idx = 0
time1 = time.time()
for _ in range(len(nums)):
    idx += 1
time2 = time.time()
print(time2 - time1)
"""
输出：8.589096546173096
"""

可以看到，while循环中和for循环的结果差别较大：
while循环中每循环一次都会调用一次len()函数，循环1亿次，大概比不调用len()的情况下多耗时70%，尽管说len()的复杂度是O(1)，但是多次调用仍然耗时较大。
for循环中两次的结果差别不大，原因应该是for循环只会在调用len()一次，调用生成一个class ‘range’之后之后每次循环都不会再调用了。