Самый эффективный способ сделать заявление if-elif-elif-else, когда else будет сделано больше всего?
У меня есть оператор if-elif-elif-else, в котором 99% времени выполняется оператор else:
if something == 'this':
doThis()
elif something == 'that':
doThat()
elif something == 'there':
doThere()
else:
doThisMostOfTheTime()
Эта конструкция сделана очень много, но, поскольку она проходит через все условия, прежде чем она достигнет другого, у меня возникает ощущение, что это не очень эффективно, не говоря уже о Pythonic. С другой стороны, ему необходимо знать, выполнено ли какое-либо из этих условий, поэтому оно должно проверить его в любом случае.
Кто-нибудь знает, если и как это можно сделать более эффективно, или это просто лучший способ сделать это?
9 ответов
Код...
options.get(something, doThisMostOfTheTime)()
... похоже, это должно быть быстрее, но на самом деле это медленнее, чем if... elif... else конструировать, потому что он должен вызывать функцию, которая может привести к значительному снижению производительности в узком цикле.
Рассмотрим эти примеры...
1.py
something = 'something'
for i in xrange(1000000):
if something == 'this':
the_thing = 1
elif something == 'that':
the_thing = 2
elif something == 'there':
the_thing = 3
else:
the_thing = 4
2.py
something = 'something'
options = {'this': 1, 'that': 2, 'there': 3}
for i in xrange(1000000):
the_thing = options.get(something, 4)
3.py
something = 'something'
options = {'this': 1, 'that': 2, 'there': 3}
for i in xrange(1000000):
if something in options:
the_thing = options[something]
else:
the_thing = 4
4.py
from collections import defaultdict
something = 'something'
options = defaultdict(lambda: 4, {'this': 1, 'that': 2, 'there': 3})
for i in xrange(1000000):
the_thing = options[something]
... и обратите внимание на количество процессорного времени, которое они используют...
1.py: 160ms
2.py: 170ms
3.py: 110ms
4.py: 100ms
... используя время пользователя из time(1),
Вариант № 4 имеет дополнительные накладные расходы памяти на добавление нового элемента при каждом отдельном промахе ключа, поэтому, если вы ожидаете неограниченное количество разных промахов ключа, я бы выбрал вариант № 3, который по-прежнему является значительным улучшением оригинальная конструкция.
Я бы создал словарь:
options = {'this': doThis,'that' :doThat, 'there':doThere}
Теперь используйте только:
options.get(something, doThisMostOfTheTime)()
Если something не найден в options диктовать тогда dict.get вернет значение по умолчанию doThisMostOfTheTime
Некоторые временные сравнения:
Автор сценария:
from random import shuffle
def doThis():pass
def doThat():pass
def doThere():pass
def doSomethingElse():pass
options = {'this':doThis, 'that':doThat, 'there':doThere}
lis = range(10**4) + options.keys()*100
shuffle(lis)
def get():
for x in lis:
options.get(x, doSomethingElse)()
def key_in_dic():
for x in lis:
if x in options:
options[x]()
else:
doSomethingElse()
def if_else():
for x in lis:
if x == 'this':
doThis()
elif x == 'that':
doThat()
elif x == 'there':
doThere()
else:
doSomethingElse()
Результаты:
>>> from so import *
>>> %timeit get()
100 loops, best of 3: 5.06 ms per loop
>>> %timeit key_in_dic()
100 loops, best of 3: 3.55 ms per loop
>>> %timeit if_else()
100 loops, best of 3: 6.42 ms per loop
За 10**5 несуществующие ключи и 100 действительных ключей::
>>> %timeit get()
10 loops, best of 3: 84.4 ms per loop
>>> %timeit key_in_dic()
10 loops, best of 3: 50.4 ms per loop
>>> %timeit if_else()
10 loops, best of 3: 104 ms per loop
Итак, для нормальной проверки словаря на ключ используется key in options самый эффективный способ здесь:
if key in options:
options[key]()
else:
doSomethingElse()
Вы можете использовать Pypy?
Сохранение исходного кода, но запуск его на pypy дает мне 50-кратное ускорение.
CPython:
matt$ python
Python 2.6.8 (unknown, Nov 26 2012, 10:25:03)
[GCC 4.2.1 Compatible Apple Clang 3.0 (tags/Apple/clang-211.12)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>
>>> from timeit import timeit
>>> timeit("""
... if something == 'this': pass
... elif something == 'that': pass
... elif something == 'there': pass
... else: pass
... """, "something='foo'", number=10000000)
1.728302001953125
PyPy:
matt$ pypy
Python 2.7.3 (daf4a1b651e0, Dec 07 2012, 23:00:16)
[PyPy 2.0.0-beta1 with GCC 4.2.1] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
And now for something completely different: ``a 10th of forever is 1h45''
>>>>
>>>> from timeit import timeit
>>>> timeit("""
.... if something == 'this': pass
.... elif something == 'that': pass
.... elif something == 'there': pass
.... else: pass
.... """, "something='foo'", number=10000000)
0.03306388854980469
Это пример if с динамическими условиями, переведенными в словарь.
selector = {lambda d: datetime(2014, 12, 31) >= d : 'before2015',
lambda d: datetime(2015, 1, 1) <= d < datetime(2016, 1, 1): 'year2015',
lambda d: datetime(2016, 1, 1) <= d < datetime(2016, 12, 31): 'year2016'}
def select_by_date(date, selector=selector):
selected = [selector[x] for x in selector if x(date)] or ['after2016']
return selected[0]
Это способ, но, возможно, не самый питонический способ сделать это, потому что он менее читабелен для тех, кто не владеет Python.
Я пробовал использовать оператор match, представленный в python 3.10:
5.py
something = 'something'
for i in range(10000000):
match something:
case "this":
the_thing = 1
case "that":
the_thing = 2
case "there":
the_thing = 3
case _:
the_thing = 4
Вот результаты, которые я получаю с 3.10.0:
1.py: 1.4s
2.py: 0.9s
3.py: 0.7s
4.py: 0.7s
5.py: 1.0s
Я думал, что получу что-то похожее на 1 .py, но это намного быстрее.
вы можете имитировать if-elif-else с типом switch-case, например, используя словарь и лямбда-функцию
Например:
x = 5
y = 5
operator = 'add'
def operation(operator, x, y):
return {
'add': lambda: x+y,
'sub': lambda: x-y,
'mul': lambda: x*y,
'div': lambda: x/y
}.get(operator, lambda: None)()
result = operation(operator, x, y)
print(result)
Люди предупреждают о execиз соображений безопасности, но это идеальный случай для этого.
Это простой конечный автомат.
Codes = {}
Codes [0] = compile('blah blah 0; nextcode = 1')
Codes [1] = compile('blah blah 1; nextcode = 2')
Codes [2] = compile('blah blah 2; nextcode = 0')
nextcode = 0
While True:
exec(Codes[nextcode])
Недавно я столкнулся с подходом, альтернативным "вложенному if else", который сокращает время работы моей функции с 2,5 часов до ~2 минут.. Баам! Давай начнем:
Ранее Код
bin = lambda x:"Неизвестно", если x==0 else("Высокий", если x>75, else ("Средний", если x>50 и x<=75, else ("Средний_низкий", если x>25 и x<=50 иначе "Низкий")))
col.apply(bin) Время ~2,5 часа
Оптимизировать код
Определите словарь, альтернативный вложению, если еще def dict_function(*args):
'Pass in a list of tuples, which will be key/value pairs'
ret = {}
for k,v in args:
for i in k:
ret[i] = v
return ret
Dict = dict_function(([0],"Unknown"),(range(1,25),"Low"),(range(25,50),"Medium_Low"),(range(50,75),"Medium"),(range(75,100),"High"))
col.apply(lambda x:Dict[x])
dict_function создает несколько пар key_value для заданного диапазона. Время ~2 минуты
Недавно у меня была такая же проблема, хотя и не в отношении производительности, но мне не нравится «API» создания функций и ручного добавления их в dict. Я хотел API, похожий на
functools.singledispatch, но для отправки на основе значений, а не типов. Так ...
def value_dispatch(func):
"""value-dispatch function decorator.
Transforms a function into a function, that dispatches its calls based on the
value of the first argument.
"""
funcname = getattr(func, '__name__')
registry = {}
def dispatch(arg):
"""return the function that matches the argument"""
return registry.get(arg, func)
def register(arg):
def wrapper(func):
"""register a function"""
registry[arg] = func
return func
return wrapper
def wrapper(*args, **kwargs):
if not args:
raise ValueError(f'{funcname} requires at least 1 positional argument')
return dispatch(args[0])(*args, **kwargs)
wrapper.register = register
wrapper.dispatch = dispatch
wrapper.registry = registry
return wrapper
Используйте так:
@value_dispatch
def handle_something():
print("default")
@handle_something.register(1)
def handle_one():
print("one")
handle_something(1)
handle_something(2)
PS: Я создал сниппет на Gitlab для справки.