随着 x 的增加，执行函数的时间上升而不是下降而不是上升 - Range()答案

【问题标题】：Time to excecute function goes up instead of down instead of up as x increases - Range()随着 x 的增加，执行函数的时间上升而不是下降而不是上升 - Range()
【发布时间】：2021-05-01 21:06:50
【问题描述】：

如果这有点笨拙，或者我不明白这是如何工作的，那就太糟糕了。我正在尝试使用下面的代码获取range(1,x) 的时间。

代码

import timeit
def main(x):
    return range(1,x)
def timeThem(x):
    start = timeit.default_timer()
    main(x)
    stop = timeit.default_timer()
    return stop - start
for i in range(5):
    print(timeThem(i))

现在我预计由于 x 在range(1,x) 中变得越来越大，执行此操作所需的时间会更长。我猜它看起来像这样。

预期输出

.01 .02 .03 .04 .05

但是不，我的时间输出由于某种原因变短了。如下所示，我得到的东西与我想象的完全不同。

收到的输出

8.219999999975469e-07
6.740000000060586e-07
1.0670000000004287e-06
4.939999999967193e-07
4.420000000032731e-07

我在这里做错了什么？还是我只是不明白这到底是如何工作的？

【问题讨论】：

标签： python performance time range

【解决方案1】：

来自range 文档：

返回一个对象，该对象会逐步生成从开始（包括）到停止（不包括）的整数序列。

range 不生成实际序列，因此它可以在恒定时间内运行。请注意，对结果的迭代是在线性时间内完成的。

此外，即使range 会以线性时间运行，您的值也太小，无法看到时间上有任何显着差异。因此，您正在测量噪音。

【讨论】：

所以基本上，我可以在一个范围内有一百个元素，与一个相比，我仍然会在同一时间获得？还有为什么时代会有如此大的差异。 9.579999999953515e-07 and 1.1359999999988046e-06
@BuddyBobIII 大约 10% 的差异是“巨大的”？
是的。例如，您可以测试45978564 in range(1_000_000_000_000_000) 在很短的时间内运行，因为范围产生的结果。至于计时，在微秒的粒度上，计时根本不准确，因为你的处理器（频率缩放、分支预测等）、解释器和操作系统。
谁能给我一个例子，我会看到预期的时间变化？
我不明白你的问题，但如果你想测试一个计算是在线性时间内完成的情况，你可以尝试使用@987654326 从序列对象构建一个列表（包含所有项目） @ 并使用更大的 x 值（例如，使用 for i in range(0,100000,1000) 调用 timeThem）。

【解决方案2】：

你的主函数只返回一个生成器

    def main(x):
        return range(1,x)

基本上，生成器不会立即执行，而是具有两个值且尚未对其进行评估的迭代器。所以不管你给x=1、x=100还是x=1000000都没有关系。从性能的角度来看，它基本上返回一个元组，如

def main(x):
    return (1,x)

这是由于 generator 的性质，如果您对其进行迭代，它只会被评估。例如。 list(range(0, <infity>) ) 会破坏你的记忆，但 for i in range(0,<infity>): print(i) 只会花很长时间来计算。

所以range(x, 1000 ) 只是创建了一个对象 - 它没有评估它

请注意，python 有一些其他的编码标准，而不是其他语言，如 java 或 javascript，其中 timeThem 是一个专有名称，但在 python 中，我们遵循 pep8 说应该使用像 time_them 这样的蛇形大小写。就个人而言，我建议您使用 time_function 之类的内容来更明确地说明您的功能应该做什么。

【讨论】：