使用枚舉的循環或使用Python中的xrange循環的速度更快？

Question

什么是更快，使用枚舉或使用xrange的for循環？

編輯：我已經測試過，我只看到最小的差異。

Answer 1

枚舉稍快一些。 在Python 3中測試：

>>>import pygame
>>>pygame.init()
>>>clock = pygame.time.Clock()
>>>a = list(range(100000))
>>>def do_with_range():
...    clock.tick()
...    k = 0
...    for i in range(len(a)):
...        k += a[i]
...    print(clock.tick())
>>>def do_with_enumerate():
...    clock.tick()
...    k = 0
...    for i, j in enumerate(a):
...        k += j
...    print(clock.tick())
>>>do_with_range()
23
>>>do_with_enumerate()
21

如果a不是列表，而是生成器，則使用枚舉（使用范圍為74ms，使用枚舉為23ms）會明顯更快。

Answer 2

您可以使用標准庫中的timeit模塊來比較兩者。 下面使用的timeit.timeit（）函數聲明它運行1'000'000次並返回以秒為單位的總時間。 在這個測試中，enumerate（）稍慢。

>>> import timeit
>>> timeit.timeit('for i in xrange(100): a[i]', 'a = list(xrange(100))')
7.2920000553131104
>>> timeit.timeit('for i, o in enumerate(a): o', 'a = list(xrange(100))')
10.359999895095825
>>> timeit.timeit('for i in xrange(100): a[i] + 1', 'a = list(xrange(100))')
10.380000114440918
>>> timeit.timeit('for i, o in enumerate(a): o + 1', 'a = list(xrange(100))')
13.514999866485596

Answer 3

穆 。

For循環可以同時使用enumerate和xrange，雖然它會很愚蠢。 枚舉函數添加一個索引，以便您可以告訴迭代中項目的索引是什么。 xrange函數返回一個可迭代的數字。 當您想要執行某些次數而不是迭代中的每個元素時，請使用它。

例子：

for idx, element in ['foo', 'bar', 'baz']:
    print idx, element

for idx in xrange(3):
    print idx