pythonforin效率高

⑴ python中的for in是什麼意思

1、python中的for in是一個語句循環固定格式；

2、Python是一種跨平台的計算機程序設計語言。是一種面向對象的動態類型語言；

3、Python在設計上堅持了清晰劃一的風格，這使得Python成為一門易讀、易維護，並且被大量用戶所歡迎的、用途廣泛的語言。

(1)pythonforin效率高擴展閱讀：

python介紹：

Python的設計目標之一是讓代碼具備高度的可閱讀性。其設計時盡量使用其它語言經常使用的標點符號和英文單字，讓代碼看起來整潔美觀。不像其他的靜態語言如C、Pascal那樣需要重復書寫聲明語句，也不像其他的語法那樣經常有特殊情況和意外。

Python採用動態類型系統。在編譯的時候，Python不會檢查對象是否擁有被調用的方法或者屬性，而是直至運行時，才做出檢查。所以操作對象時可能會拋出異常。不過，雖然Python採用動態類型系統，其同時也是強類型的。Python禁止沒有明確定義的操作，比如數字加字元串。

參考資料來源：網路-Python

⑵ 一段python程序修改為函數調用後，效率為啥高了這么多

for循環不用執行壓棧這一過程，封裝成函數需要壓棧再出棧，多了這兩個步驟所需要的時間自然就上去了，這是數據結構研究的內容。望採納

⑶ python for in原理

怎麼給你說呢?

這些牽涉到Iterables和Generator的定義.
先講Iterables吧, 在Python中很多東西都可以使用for...in...來iterable,比如list, strings, 和files.這些iterables是方便，你可多次經行處理，因為你在內存中存儲的所有值.

下面是個例子:

>>>mylist=[1,2,3]>>>foriinmylist:
..print(i)
1
2
3
>>>mylist=[x*xforxinrange(3)]
>>>foriinmylist:
...print(i)
0
1
4

然後是Generator. 廣義上將Generator也是個Iterator, 但是你不能reset, 也就是說你只能歷遍一次.因為內存存儲的問題,當你使用yield的之前, 內存中存儲的是你需要的值,當你調用完之後內存中存儲的是你的下一個需要的值. 換句話說你如果用Generator內存的使用比較少.是一個常量.

下面是個例子:

>>>mygenerator=(x*xforxinrange(3))
>>>foriinmygenerator:
...print(i)
0
1
4

兩個例子請注意括弧的不同.

yield關鍵字工作原理與上面所說的Generator類似. 原理也一樣,這也就是為什麼當你得到最後一個值後,嘗試著調用next()會出錯的問題. 或者說長度為0, 因為此時內存中沒有存值.

如果你想處理完,再次歷遍輸入內容. 給你介紹個比較簡潔的方法.

y=FunctionWithYield()
y,y_backup=tee(y)
forxiny:
print(x)
forxiny_backup:
print(x)

tee() 函數,生成了一個列表,存儲了所有的輸入值.

題外話: 如果你學過Python相比你可能知道range和xrange兩個不同的關鍵字. 例如在Python 2.x 中, 代碼:

foriinrange(1000):pass

會導致生成一個 1000 個元素的 List，而代碼：

foriinxrange(1000):pass

則不會生成一個 1000 個元素的 List，而是在每次迭代中返回下一個數值，內存空間佔用很小。因為 xrange 不返回 List，而是返回一個類似的iterable 對象。

網上曾經有人嘗嘗著模擬range和xrange, 猜測xrange中包含yield的函數.實現結果也符合猜想.

結合上面所說的 這也就是為什麼xrange更加高效.

至於yield內存使用方法, 確實沒有深究. 所以不能給你提供更多信息. 但想必也已經解決了你的部分疑問.

⑷ python為什麼沒有一個高效的for循環，還是我無知

本回答適用於python3.x
python本身速度確實相對比較慢。 但是相對來說，python有比直接的for循環快速的寫法。
比如標准for循環寫法如下
for i in range（10000）：
i**2
這樣就比較慢，標准寫法的嵌套循環更慢。

可改寫為列表推斷式 ： [ i**2 for i in range(10000)], 這樣就比直接for循環標准寫法要快不少；
此外， 還可以用python自帶的高級函數 map，自動並行計算。
寫為 list(map(lambda i: i**2, range(10000))) 也很快。 map函數和列表推斷式速度差不多。

⑸ Python for in 循環

你打開的是交互模式，這個模式只能調試代碼塊。第二個print和for循環不屬於同一個代碼塊。
方法一，第一個print按兩下回車，結束for代碼塊，再輸入第二個print執行。
方法二，創建py文件，把代碼輸入的py文件中，然後直接運行py文件。

⑹ 如何提高python中for循環的效率

將for循環換成while循環！

⑺ python如何提高for循環效率

把數據放在一個list, 在全部計算完以後輸出這個list?
print本來就是很慢的, 拖慢速度的是print不是for

⑻ 如何提高python的運行效率

竅門一：關鍵代碼使用外部功能包

Python簡化了許多編程任務，但是對於一些時間敏感的任務，它的表現經常不盡人意。使用C/C++或機器語言的外部功能包處理時間敏感任務，可以有效提高應用的運行效率。這些功能包往往依附於特定的平台，因此你要根據自己所用的平台選擇合適的功能包。簡而言之，這個竅門要你犧牲應用的可移植性以換取只有通過對底層主機的直接編程才能獲得的運行效率。以下是一些你可以選擇用來提升效率的功能包：

Cython
Pylnlne
PyPy
Pyrex

這些功能包的用處各有不同。比如說，使用C語言的數據類型，可以使涉及內存操作的任務更高效或者更直觀。Pyrex就能幫助Python延展出這樣的功能。Pylnline能使你在Python應用中直接使用C代碼。內聯代碼是獨立編譯的，但是它把所有編譯文件都保存在某處，並能充分利用C語言提供的高效率。

竅門二：在排序時使用鍵

Python含有許多古老的排序規則，這些規則在你創建定製的排序方法時會佔用很多時間，而這些排序方法運行時也會拖延程序實際的運行速度。最佳的排序方法其實是盡可能多地使用鍵和內置的sort()方法。譬如，拿下面的代碼來說：

import operator
somelist = [(1, 5,]
在每段例子里，list都是根據你選擇的用作關鍵參數的索引進行排序的。這個方法不僅對數值類型有效，還同樣適用於字元串類型。

竅門三：針對循環的優化

每一種編程語言都強調最優化的循環方案。當使用Python時，你可以藉助豐富的技巧讓循環程序跑得更快。然而，開發者們經常遺忘的一個技巧是：盡量避免在循環中訪問變數的屬性。譬如，拿下面的代碼來說：

lowerlist = ['this', 'is', 'lowercase']
upper = str.upper
upperlist = []
append = upperlist.append
for word in lowerlist:
append(upper(word))
print(upperlist)
#Output = ['THIS', 'IS', 'LOWERCASE']
每次你調用str.upper, Python都會計算這個式子的值。然而，如果你把這個求值賦值給一個變數，那麼求值的結果就能提前知道，Python程序就能運行得更快。因此，關鍵就是盡可能減小Python在循環中的工作量。因為Python解釋執行的特性，在上面的例子中會大大減慢它的速度。

（注意：優化循環的方法還有很多，這只是其中之一。比如，很多程序員會認為，列表推導式是提高循環速度的最佳方法。關鍵在於，優化循環方案是提高應用程序運行速度的上佳選擇。）

竅門四：使用較新的Python版本

如果你在網上搜索Python，你會發現數不盡的信息都是關於如何升級Python版本。通常，每個版本的Python都會包含優化內容，使其運行速度優於之前的版本。但是，限制因素在於，你最喜歡的函數庫有沒有同步更新支持新的Python版本。與其爭論函數庫是否應該更新，關鍵在於新的Python版本是否足夠高效來支持這一更新。

你要保證自己的代碼在新版本里還能運行。你需要使用新的函數庫才能體驗新的Python版本，然後你需要在做出關鍵性的改動時檢查自己的應用。只有當你完成必要的修正之後，你才能體會新版本的不同。

然而，如果你只是確保自己的應用在新版本中可以運行，你很可能會錯過新版本提供的新特性。一旦你決定更新，請分析你的應用在新版本下的表現，並檢查可能出問題的部分，然後優先針對這些部分應用新版本的特性。只有這樣，用戶才能在更新之初就覺察到應用性能的改觀。

竅門五：嘗試多種編碼方法

每次創建應用時都使用同一種編碼方法幾乎無一例外會導致應用的運行效率不盡人意。可以在程序分析時嘗試一些試驗性的辦法。譬如說，在處理字典中的數據項時，你既可以使用安全的方法，先確保數據項已經存在再進行更新，也可以直接對數據項進行更新，把不存在的數據項作為特例分開處理。請看下面第一段代碼：

n = 16
myDict = {}
for i in range(0, n):
char = 'abcd'[i%4]
if char not in myDict:
myDict[char] = 0
myDict[char] += 1
print(myDict)
當一開始myDict為空時，這段代碼會跑得比較快。然而，通常情況下，myDict填滿了數據，至少填有大部分數據，這時換另一種方法會更有效率。

n = 16
myDict = {}
for i in range(0, n):
char = 'abcd'[i%4]
try:
myDict[char] += 1
except KeyError:
myDict[char] = 1
print(myDict)
在兩種方法中輸出結果都是一樣的。區別在於輸出是如何獲得的。跳出常規的思維模式，創建新的編程技巧能使你的應用更有效率。

竅門六：交叉編譯你的應用

開發者有時會忘記計算機其實並不理解用來創建現代應用程序的編程語言。計算機理解的是機器語言。為了運行你的應用，你藉助一個應用將你所編的人類可讀的代碼轉換成機器可讀的代碼。有時，你用一種諸如Python這樣的語言編寫應用，再以C++這樣的語言運行你的應用，這在運行的角度來說，是可行的。關鍵在於，你想你的應用完成什麼事情，而你的主機系統能提供什麼樣的資源。

Nuitka是一款有趣的交叉編譯器，能將你的Python代碼轉化成C++代碼。這樣，你就可以在native模式下執行自己的應用，而無需依賴於解釋器程序。你會發現自己的應用運行效率有了較大的提高，但是這會因平台和任務的差異而有所不同。

（注意：Nuitka現在還處在測試階段，所以在實際應用中請多加註意。實際上，當下最好還是把它用於實驗。此外，關於交叉編譯是否為提高運行效率的最佳方法還存在討論的空間。開發者已經使用交叉編譯多年，用來提高應用的速度。記住，每一種解決辦法都有利有弊，在把它用於生產環境之前請仔細權衡。）

在使用交叉編譯器時，記得確保它支持你所用的Python版本。Nuitka支持Python2.6, 2.7, 3.2和3.3。為了讓解決方案生效，你需要一個Python解釋器和一個C++編譯器。Nuitka支持許多C++編譯器，其中包括Microsoft Visual Studio,MinGW 和 Clang/LLVM。

交叉編譯可能造成一些嚴重問題。比如，在使用Nuitka時，你會發現即便是一個小程序也會消耗巨大的驅動空間。因為Nuitka藉助一系列的動態鏈接庫（DDLs）來執行Python的功能。因此，如果你用的是一個資源很有限的系統，這種方法或許不太可行。

⑼ 請問Python中 for in是怎麼用的

for..in語句是另一個循環語句，它迭代一個對象的序列，例如經歷序列中的第一項。在後面的章節，我們將會看到更多關於序列的細節。現在，你需要知道的是一個序列只是一個有序的項目的集合。

例如 (保存為 for.py)：

for i in range(1, 5): print(i)else: print('for循環結束')

輸出：
1
2
3
4
for循環結束

它是如何工作的：
列印一個數字序列。我們使用內置的range函數生成這個數字序列。

我們在這里所做的是提供兩個數字，range返回一個從第一個數字到第二個數字的一個數字序列。例如，range(1,5)給出序列[1, 2, 3, 4]。默認情況下，range 步距取為1。如果我們提供第三個數字，range那麼它變成了步距。例如range(1,5,2)得到[1,3]。請記住，范圍擴展到第二號碼，即它不包括第二個數字。

注意，range()生成一個數字序列，當for循環請求下一個項目時，它一次只生成一個數字。如果你想立刻看到完整的數字序列,使用list(range())。list(列表)將在[數據結構章]中解釋。

for循環然後遍歷這個范圍，for i in range(1,5)相當於 for i in [1, 2, 3, 4]，這就像把序列中的每一個數(或對象)分配給i，一次一個,然後為每個i值執行該語句塊。在本例中，在語句塊中我們只是列印它的值。

記住，else部分是可選的。當包括它時，除非遇到[break][#中斷)語句，當for循環結束時，它執行一次。

記住,for..in循環可以作用於任何序列。在這里，我們對一個由內建的range函數生成的一個數字列表，但是一般來說，我們可以使用任何種類對象的任何類型的序列！在後面的章節，我們將詳細探討這個想法。

C/C++/Java/C#程序要注意：

• Python的for循環完全不同於C/c++的for循環。c#程序員會注意到,在Python中for循環類似於c中的foreach循環c#。Java程序員會注意到，同樣類似於在Java 1.5中的to for (int i : IntArray)。

• 在C/c++中，如果你想寫for (int i = 0; i < 5; i++)，那麼在Python中你只要寫 for i in range(0,5)。正如您可以看到的,在Python中for循環更簡單，更富有表現力且不易出錯。