समय कार्यों

Question

चेतावनी, यह एक सा पुनरावर्ती है;)

मैं इस सवाल का जवाब: Python:How can i get all the elements in a list before the longest element?

और बाद मैं वहाँ प्रस्तुत जहां एक और जवाब यह है कि तेजी से होना चाहिए (लेखक सोचा, और इसलिए मैंने किया था) । मैंने अलग-अलग समाधानों का समय देने की कोशिश की लेकिन समाधान जो धीमा होना चाहिए वास्तव में तेज़ था। इससे मुझे लगता है कि मेरे कोड में कुछ गड़बड़ है। या यह है?

import string 
import random 
import time 

def solution1(lst): 
    return lst[:lst.index(max(lst, key=len))] 

def solution2(lst): 
    idx, maxLenStr = max(enumerate(lst), key=lambda x:len(x[1])) 
    return lst[:idx] 

# Create a 100000 elements long list that contains 
# random data and random element length 
lst = [] 
for i in range(100000): 
    s = "".join([random.choice(string.letters+string.digits) for x in range(1, random.randint(1,50))]) 
    lst.append(s) 

# Time the first solution 
start = time.time() 
solution1(lst) 
print 'Time for solution1', (time.time() - start) 

# Time the second solution 
start = time.time() 
solution2(lst) 
print 'Time for solution2', (time.time() - start) 

अद्यतन

किसी को भी उल्लेख है इससे पहले कि मैं क्यों डाल यह एक नया सवाल के रूप में है। प्रश्न मेरे बारे में अधिक जानकारी है कि निष्पादन समय को मापने के तरीके ...

Answer 1

लैम्ब्डा दूसरा समाधान में मंहगा की लागत में तेजी से एक है का एक और उदाहरण है।

मैं दोनों कोड प्रोफाइल और प्रोफ़ाइल डेटा से, ऐसा लगता है, पहली समाधान है तेजी से

wiki कहेंगे समारोह कॉल महंगा है और दूसरा समाधान में, लैम्ब्डा और लेन फ़ंक्शन कॉल हैं यह धीमी

कृपया ध्यान दें चलाने बनाने, मैं नीचे सूची लंबाई 1000 तत्वों

>>> cProfile.run('solution1(lst)') 
     5 function calls in 0.000 CPU seconds 

    Ordered by: standard name 

    ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function) 
     1 0.000 0.000 0.000 0.000 <pyshell#305>:1(solution1) 
     1 0.000 0.000 0.000 0.000 <string>:1(<module>) 
     1 0.000 0.000 0.000 0.000 {max} 
     1 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects} 
     1 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'index' of 'list' objects} 


>>> cProfile.run('solution2(lst)') 
     2004 function calls in 0.012 CPU seconds 

    Ordered by: standard name 

    ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function) 
     1 0.000 0.000 0.012 0.012 <pyshell#306>:1(solution2) 
    1000 0.006 0.000 0.009 0.000 <pyshell#306>:2(<lambda>) 
     1 0.000 0.000 0.012 0.012 <string>:1(<module>) 
    1000 0.003 0.000 0.003 0.000 {len} 
     1 0.003 0.003 0.012 0.012 {max} 
     1 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects} 

Answer 2

समय ठीक दिखता है।

solution1 तेज हो सकता है, क्योंकि यह लैम्बडा का उपयोग नहीं करता है, इसलिए इसे पाश में पाइथन कोड को कॉल करने की आवश्यकता नहीं है। यह सूची दो बार फिर से शुरू करता है, लेकिन यह एक बड़ा सौदा नहीं है।

Answer 3

ऐसा लगता है कि पहला संस्करण दूसरे की तुलना में बहुत कम कॉल कर रहा है।

btw, यह शायद कैसे मुहावरेदार, सरल कोड अक्सर भी अजगर

>>> dis.dis(solution1) 
    2   0 LOAD_FAST    0 (lst) 
       3 LOAD_FAST    0 (lst) 
       6 LOAD_ATTR    0 (index) 
       9 LOAD_GLOBAL    1 (max) 
      12 LOAD_FAST    0 (lst) 
      15 LOAD_CONST    1 ('key') 
      18 LOAD_GLOBAL    2 (len) 
      21 CALL_FUNCTION   257 
      24 CALL_FUNCTION   1 
      27 SLICE+2    
      28 RETURN_VALUE   
>>> dis.dis(solution2) 
    2   0 LOAD_GLOBAL    0 (max) 
       3 LOAD_GLOBAL    1 (enumerate) 
       6 LOAD_FAST    0 (lst) 
       9 CALL_FUNCTION   1 
      12 LOAD_CONST    1 ('key') 
      15 LOAD_CONST    2 (<code object <lambda> at 000000000422BEB8, file "<input>", line 2>) 
      18 MAKE_FUNCTION   0 
      21 CALL_FUNCTION   257 
      24 UNPACK_SEQUENCE   2 
      27 STORE_FAST    1 (idx) 
      30 STORE_FAST    2 (maxLenStr) 

    3   33 LOAD_FAST    0 (lst) 
      36 LOAD_FAST    1 (idx) 
      39 SLICE+2    
      40 RETURN_VALUE