是否值得缓存 Python 的范围（开始、停止、步进）？ [复制]答案

【问题标题】：Is it worth caching Python's range(start, stop, step)? [duplicate]是否值得缓存 Python 的范围（开始、停止、步进）？ [复制]
【发布时间】：2020-04-05 06:14:54
【问题描述】：

在一个 Python 程序中，在一个固定的 range 上多次运行 for 循环，例如，

while some_clause:
    for i in range(0, 1000)
        pass
    ...

缓存range是否有意义：

r = range(0, 1000)
while some_clause:
    for i in r
        pass
    ...

还是不会增加很多好处？

【问题讨论】：

如有疑问：基准测试。
@deceze 我很欣赏你的意见，做基准测试总是一个很好的建议。但是，如果您检查答案，range 的工作原理及其在 python 2 和 3 中的差异背后有一些故事。所以我认为这个问题是有道理的。
等一下，等一下，你为什么要为范围内的 i 做 (100)？如何确保 $i$ 是一个整数并检查 0

标签： python

【解决方案1】：

不会，range 调用几乎没有任何作用。只有itering 部分不是可选的，是有代价的。

有趣的是，缓存由于某种原因使其变慢，如下例所示。

我的基准测试：

>>> timeit.timeit("""
for i in range(10000):
    pass""",number=10000)
1.7728144999991855
>>> timeit.timeit("""
for i in r:
    pass""","r=range(10000)",number=10000)
1.80037959999936

正如 Python 之禅所说，缓存它会破坏可读性：

Readability counts.

和

Explicit is better than implicit.
Simple is better than complex.

【讨论】：

【解决方案2】：

如果你使用 python 2.*，range 将返回一个list，你应该使用xrange。 xrange (2.) 或 range (3.) 是 lazy evaluated，这意味着它实际上会在您请求时评估下一个请求的项目。

所以，不，不需要缓存。实例化你需要的范围，不需要任何技巧和魔法，它已经在 Python 中实现了。

【讨论】：

【解决方案3】：

它不会受益。如果您想增强您的循环活动，请参考以下比较：https://dev.to/duomly/loops-in-python-comparison-and-performance-4f2m

您可以了解如何改进。

【讨论】：