Python中最快的循环方式，可能会颠覆你的想法！

Python 虽然是一种便捷的编程语言，但在执行效率方面并不是最优秀的选择。特别是在处理大规模数据时，循环成为效率的瓶颈之一。对于循环，我们常用的有 while 和 for 两种方式，但它们的运行效率实际上是有差距的。

循环效率的探究

首先，让我们来测试一下两种不同循环方式的效率：

<code>import timeit def while_loop(n=100_000_000): i = 0 s = 0 while i < n: s += i i += 1 return s def for_loop(n=100_000_000): s = 0 for i in range(n): s += i return s def main(): print('while loop\t\t', timeit.timeit(while_loop, number=1)) print('for loop\t\t', timeit.timeit(for_loop, number=1)) if __name__ == '__main__': main()</code>

结果显示，for 循环比 while 循环快了将近 1.5 秒。为什么会出现这种差距呢？

实际上，while 循环每次迭代都要执行边界检查和变量自增操作，而 for 循环则不需要。这两步操作在 Python 中是显式的纯 Python 代码，因此会降低循环的效率。

循环方式的优化

接着，我们增加了一些对 for 循环的不必要操作，观察效率的变化：

<code>import timeit def while_loop(n=100_000_000): i = 0 s = 0 while i < n: s += i i += 1 return s def for_loop(n=100_000_000): s = 0 for i in range(n): s += i i += 1 # 加上不必要的自增操作 return s def for_loop_with_test(n=100_000_000): s = 0 for i in range(n): if i < n: # 加上不必要的边界检查 pass s += i return s def main(): print('while loop\t\t', timeit.timeit(while_loop, number=1)) print('for loop\t\t', timeit.timeit(for_loop, number=1)) print('for loop with test\t\t', timeit.timeit(for_loop_with_test, number=1)) if __name__ == '__main__': main()</code>

结果显示，增加了边界检查和自增操作后，for 循环的执行效率大幅降低。这再次说明了循环方式的选择对于性能的影响。

内置函数和数学计算的优势

Python 提供了一些内置函数，比如 sum，能够更高效地完成一些常见的操作。我们来看一下使用内置函数 sum 的效率：

<code>import timeit def sum_range(n=100_000_000): return sum(range(n)) def main(): print('sum range\t\t', timeit.timeit(sum_range, number=1)) if __name__ == '__main__': main()</code>

结果显示，使用内置函数 sum 的执行时间比循环快了数倍。这说明，选择合适的内置函数也是优化代码效率的一种方法。

最后，我们还使用数学公式来实现了相同的求和操作：

<code>import timeit def math_sum(n=100_000_000): return (n * (n - 1)) // 2 def main(): print('math sum\t\t', timeit.timeit(math_sum, number=1)) if __name__ == '__main__': main()</code>

结果惊人地显示，直接使用数学公式进行计算，效率大幅提升，执行时间仅为 2.4e-6 秒！这再次印证了数学计算的高效性。

结论

通过以上实验，我们可以得出以下结论：

• for 循环比 while 循环更高效，因为它避免了不必要的边界检查和自增操作。
• 使用内置函数能够提高代码效率，尤其是一些常见操作，比如求和。
• 数学计算方式往往比循环更高效，特别是针对某些简单的数学问题。

因此，在编写 Python 代码时，我们应该注重循环方式的选择，并尽可能利用内置函数和数学计算来提高代码效率。