KazuoMoriwaka/Journal/2006-10-22 - MoriMoin リストの内包表記の実行速度はC言語並み？ という記事が あったのでちょっとベンチマークとってみた。
この結果からわかることは ループ内の処理が割と小さいxrange,1 では 同じバージョンでリスト内包表記とforループを比べるとリスト内包表記のほうが速いようだ。 100万回のループで50msecから60msec程度。 注: res.appendの呼び出しが遅いだけかもしれない。 元のコードではリスト内包表記のほうが常に遅い。 Python処理系のバージョンがあがるに従ってどちらも高速化されている。 このような単純な例ですら、ループ処理の形式よりループ内で実行される処理のほうが支配的。 つまり実用上は(実行時間最適化をしようとしているときですら)常にループの形式による速度の差は2番手、3番手の関心事になる。 例: range を xrange にするだけで230msecから470msec程度、ループ形式の違いより1桁大きい。 自作のベンチマークルーチンでは対象関数を20回
Python Performance Tips
Python Performance Tips このページはPythonプログラムの実行効率を改善するさまざまなTipsやトリックの紹介に特化しています。誰から得た情報であっても、その情報源を紹介するつもりです。 "fast python"ページをはじめて書いた1996年以降も、Pythonは著しく変化してきました。このことは、幾つかの規則も変化しているということを意味しています。そこで、他の誰かがこのページのメンテナンスを手伝ってくれるという期待をもって、ページをPython wikiに移動させました。 注意：これらのTipsはいつでも、読者のアプリケーションや、実際に使用するバージョンのPythonで盲目的に受け入れるだけでなく、実際に試してみることができます。 これらの新しく独自に書かれたパッケージ、例えば Pyrex 、 Psyco 、 Weave や PyInline のようなも
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