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Python中判断子串存在的性能比较及分析总结

2021-07-18 14:58栖迟于一丘 Python

这篇文章主要给大家总结介绍了Python中判断子串存在的性能比较及分析的相关资料,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家学习或者使用Python具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面来一起学习学习吧

起步

对于子串搜索,python提供了多种实现方式:in, find, index, __contains__,对其进行性能比较:

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import timeit
 
def in_(s, other):
  return other in s
 
def contains(s, other):
  return s.__contains__(other)
 
def find(s, other):
  return s.find(other) != -1
 
def index(s, other):
  try:
    s.index(other)
  except valueerror:
    return false
  return true
 
perf_dict = {
  'in:true': min(timeit.repeat(lambda: in_('superstring', 'str'))),
  'in:false': min(timeit.repeat(lambda: in_('superstring', 'not'))),
  '__contains__:true': min(timeit.repeat(lambda: contains('superstring', 'str'))),
  '__contains__:false': min(timeit.repeat(lambda: contains('superstring', 'not'))),
  'find:true': min(timeit.repeat(lambda: find('superstring', 'str'))),
  'find:false': min(timeit.repeat(lambda: find('superstring', 'not'))),
  'index:true': min(timeit.repeat(lambda: index('superstring', 'str'))),
  'index:false': min(timeit.repeat(lambda: index('superstring', 'not'))),
}
 
print(perf_dict)

得到结果:

{
    'in:true': 0.2763608000000001,
    'in:false': 0.2794432,
    '__contains__:true': 0.40546490000000013,
    '__contains__:false': 0.4122471000000001,
    'find:true': 0.497128,
    'find:false': 0.4951530000000002,
    'index:true': 0.5243821999999998,
    'index:false': 0.8693923999999988
}

从结果上 in 的搜索方式性能上最好。

知其然也要之其所以然,下面就对于这个结果进行比较与分析。

in 与 __contains__ 比较

了解 python 中协议的应该知道,in 操作其实也是调用 __contains__ ,但为什么 in 比 __contains__ 明显快了很多,明明它们最终调用的c语言函数是一样的。

在 cpython 中,in 属于操作符,它直接指向了 sq_contains 中的c级函数指针,而在 str 中的 sq_contains 直接指向了最终调用的c层函数。而 __contains__ 的调用方式,则需要先在 str 属性中进行 load_attr 查找,然后再为 call_function 创建函数调用所需的空间。

也就是说,in 直接指向了最终的c层函数,一步到位,也不走python虚拟机的函数调用,而 __contains__ 调用方式先属性查找和python函数调用的开销;所以 str.__contains__(other) 的形式要慢得多。

一般来说,in 方式更快只使用 python 内置的c实现的类。对于用户自定义类,因为最终调用都是python级的,所以两种方式都要对函数调用所需的空间的。

find 与 index 的比较

find 与 index 的查找方式的区别仅仅只是 index 在子串不存在时会抛出异常。从源码来看:

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static pyobject *
unicode_find(pyobject *self, pyobject *args)
{
  /* initialize variables to prevent gcc warning */
  pyobject *substring = null;
  py_ssize_t start = 0;
  py_ssize_t end = 0;
  py_ssize_t result;
 
  if (!parse_args_finds_unicode("find", args, &substring, &start, &end))
    return null;
 
  if (pyunicode_ready(self) == -1)
    return null;
 
  result = any_find_slice(self, substring, start, end, 1);
 
  if (result == -2)
    return null;
 
  return pylong_fromssize_t(result);
}
 
static pyobject *
unicode_index(pyobject *self, pyobject *args)
{
  /* initialize variables to prevent gcc warning */
  py_ssize_t result;
  pyobject *substring = null;
  py_ssize_t start = 0;
  py_ssize_t end = 0;
 
  if (!parse_args_finds_unicode("index", args, &substring, &start, &end))
    return null;
 
  if (pyunicode_ready(self) == -1)
    return null;
 
  result = any_find_slice(self, substring, start, end, 1);
 
  if (result == -2)
    return null;
 
  if (result < 0) {
    pyerr_setstring(pyexc_valueerror, "substring not found");
    return null;
  }
 
  return pylong_fromssize_t(result);
}

实现方式基本相同,所以在子串存在的时候,两者的性能一致;而当子串不存在时,index 会设置异常,因此涉及异常栈的空间等异常机制,速度上也就慢了一些。

总结

in 的搜索方式性能最佳,可读性也最好,属最佳实践。

好了,以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,谢谢大家对服务器之家的支持。

扩展阅读

原文链接:http://www.hongweipeng.com/index.php/archives/1805/

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