pythonforin效率高

⑴ python中的for in是什么意思

1、python中的for in是一个语句循环固定格式；

2、Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言；

3、Python在设计上坚持了清晰划一的风格，这使得Python成为一门易读、易维护，并且被大量用户所欢迎的、用途广泛的语言。

(1)pythonforin效率高扩展阅读：

python介绍：

Python的设计目标之一是让代码具备高度的可阅读性。其设计时尽量使用其它语言经常使用的标点符号和英文单字，让代码看起来整洁美观。不像其他的静态语言如C、Pascal那样需要重复书写声明语句，也不像其他的语法那样经常有特殊情况和意外。

Python采用动态类型系统。在编译的时候，Python不会检查对象是否拥有被调用的方法或者属性，而是直至运行时，才做出检查。所以操作对象时可能会抛出异常。不过，虽然Python采用动态类型系统，其同时也是强类型的。Python禁止没有明确定义的操作，比如数字加字符串。

参考资料来源：网络-Python

⑵ 一段python程序修改为函数调用后，效率为啥高了这么多

for循环不用执行压栈这一过程，封装成函数需要压栈再出栈，多了这两个步骤所需要的时间自然就上去了，这是数据结构研究的内容。望采纳

⑶ python for in原理

怎么给你说呢?

这些牵涉到Iterables和Generator的定义.
先讲Iterables吧, 在Python中很多东西都可以使用for...in...来iterable,比如list, strings, 和files.这些iterables是方便，你可多次经行处理，因为你在内存中存储的所有值.

下面是个例子:

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

然后是Generator. 广义上将Generator也是个Iterator, 但是你不能reset, 也就是说你只能历遍一次.因为内存存储的问题,当你使用yield的之前, 内存中存储的是你需要的值,当你调用完之后内存中存储的是你的下一个需要的值. 换句话说你如果用Generator内存的使用比较少.是一个常量.

下面是个例子:

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

两个例子请注意括号的不同.

yield关键字工作原理与上面所说的Generator类似. 原理也一样,这也就是为什么当你得到最后一个值后,尝试着调用next()会出错的问题. 或者说长度为0, 因为此时内存中没有存值.

如果你想处理完,再次历遍输入内容. 给你介绍个比较简洁的方法.

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

tee() 函数,生成了一个列表,存储了所有的输入值.

题外话: 如果你学过Python相比你可能知道range和xrange两个不同的关键字. 例如在Python 2.x 中, 代码:

foriinrange(1000):pass

会导致生成一个 1000 个元素的 List，而代码：

foriinxrange(1000):pass

则不会生成一个 1000 个元素的 List，而是在每次迭代中返回下一个数值，内存空间占用很小。因为 xrange 不返回 List，而是返回一个类似的iterable 对象。

网上曾经有人尝尝着模拟range和xrange, 猜测xrange中包含yield的函数.实现结果也符合猜想.

结合上面所说的 这也就是为什么xrange更加高效.

至于yield内存使用方法, 确实没有深究. 所以不能给你提供更多信息. 但想必也已经解决了你的部分疑问.

⑷ python为什么没有一个高效的for循环，还是我无知

本回答适用于python3.x
python本身速度确实相对比较慢。 但是相对来说，python有比直接的for循环快速的写法。
比如标准for循环写法如下
for i in range（10000）：
i**2
这样就比较慢，标准写法的嵌套循环更慢。

可改写为列表推断式 ： [ i**2 for i in range(10000)], 这样就比直接for循环标准写法要快不少；
此外， 还可以用python自带的高级函数 map，自动并行计算。
写为 list(map(lambda i: i**2, range(10000))) 也很快。 map函数和列表推断式速度差不多。

⑸ Python for in 循环

你打开的是交互模式，这个模式只能调试代码块。第二个print和for循环不属于同一个代码块。
方法一，第一个print按两下回车，结束for代码块，再输入第二个print执行。
方法二，创建py文件，把代码输入的py文件中，然后直接运行py文件。

⑹ 如何提高python中for循环的效率

将for循环换成while循环！

⑺ python如何提高for循环效率

把数据放在一个list, 在全部计算完以后输出这个list?
print本来就是很慢的, 拖慢速度的是print不是for

⑻ 如何提高python的运行效率

窍门一：关键代码使用外部功能包

Python简化了许多编程任务，但是对于一些时间敏感的任务，它的表现经常不尽人意。使用C/C++或机器语言的外部功能包处理时间敏感任务，可以有效提高应用的运行效率。这些功能包往往依附于特定的平台，因此你要根据自己所用的平台选择合适的功能包。简而言之，这个窍门要你牺牲应用的可移植性以换取只有通过对底层主机的直接编程才能获得的运行效率。以下是一些你可以选择用来提升效率的功能包：

Cython
Pylnlne
PyPy
Pyrex

这些功能包的用处各有不同。比如说，使用C语言的数据类型，可以使涉及内存操作的任务更高效或者更直观。Pyrex就能帮助Python延展出这样的功能。Pylnline能使你在Python应用中直接使用C代码。内联代码是独立编译的，但是它把所有编译文件都保存在某处，并能充分利用C语言提供的高效率。

窍门二：在排序时使用键

Python含有许多古老的排序规则，这些规则在你创建定制的排序方法时会占用很多时间，而这些排序方法运行时也会拖延程序实际的运行速度。最佳的排序方法其实是尽可能多地使用键和内置的sort()方法。譬如，拿下面的代码来说：

import operator
somelist = [(1, 5,]
在每段例子里，list都是根据你选择的用作关键参数的索引进行排序的。这个方法不仅对数值类型有效，还同样适用于字符串类型。

窍门三：针对循环的优化

每一种编程语言都强调最优化的循环方案。当使用Python时，你可以借助丰富的技巧让循环程序跑得更快。然而，开发者们经常遗忘的一个技巧是：尽量避免在循环中访问变量的属性。譬如，拿下面的代码来说：

lowerlist = ['this', 'is', 'lowercase']
upper = str.upper
upperlist = []
append = upperlist.append
for word in lowerlist:
append(upper(word))
print(upperlist)
#Output = ['THIS', 'IS', 'LOWERCASE']
每次你调用str.upper, Python都会计算这个式子的值。然而，如果你把这个求值赋值给一个变量，那么求值的结果就能提前知道，Python程序就能运行得更快。因此，关键就是尽可能减小Python在循环中的工作量。因为Python解释执行的特性，在上面的例子中会大大减慢它的速度。

（注意：优化循环的方法还有很多，这只是其中之一。比如，很多程序员会认为，列表推导式是提高循环速度的最佳方法。关键在于，优化循环方案是提高应用程序运行速度的上佳选择。）

窍门四：使用较新的Python版本

如果你在网上搜索Python，你会发现数不尽的信息都是关于如何升级Python版本。通常，每个版本的Python都会包含优化内容，使其运行速度优于之前的版本。但是，限制因素在于，你最喜欢的函数库有没有同步更新支持新的Python版本。与其争论函数库是否应该更新，关键在于新的Python版本是否足够高效来支持这一更新。

你要保证自己的代码在新版本里还能运行。你需要使用新的函数库才能体验新的Python版本，然后你需要在做出关键性的改动时检查自己的应用。只有当你完成必要的修正之后，你才能体会新版本的不同。

然而，如果你只是确保自己的应用在新版本中可以运行，你很可能会错过新版本提供的新特性。一旦你决定更新，请分析你的应用在新版本下的表现，并检查可能出问题的部分，然后优先针对这些部分应用新版本的特性。只有这样，用户才能在更新之初就觉察到应用性能的改观。

窍门五：尝试多种编码方法

每次创建应用时都使用同一种编码方法几乎无一例外会导致应用的运行效率不尽人意。可以在程序分析时尝试一些试验性的办法。譬如说，在处理字典中的数据项时，你既可以使用安全的方法，先确保数据项已经存在再进行更新，也可以直接对数据项进行更新，把不存在的数据项作为特例分开处理。请看下面第一段代码：

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)
当一开始myDict为空时，这段代码会跑得比较快。然而，通常情况下，myDict填满了数据，至少填有大部分数据，这时换另一种方法会更有效率。

n = 16
myDict = {}
for i in range(0, n):
char = 'abcd'[i%4]
try:
myDict[char] += 1
except KeyError:
myDict[char] = 1
print(myDict)
在两种方法中输出结果都是一样的。区别在于输出是如何获得的。跳出常规的思维模式，创建新的编程技巧能使你的应用更有效率。

窍门六：交叉编译你的应用

开发者有时会忘记计算机其实并不理解用来创建现代应用程序的编程语言。计算机理解的是机器语言。为了运行你的应用，你借助一个应用将你所编的人类可读的代码转换成机器可读的代码。有时，你用一种诸如Python这样的语言编写应用，再以C++这样的语言运行你的应用，这在运行的角度来说，是可行的。关键在于，你想你的应用完成什么事情，而你的主机系统能提供什么样的资源。

Nuitka是一款有趣的交叉编译器，能将你的Python代码转化成C++代码。这样，你就可以在native模式下执行自己的应用，而无需依赖于解释器程序。你会发现自己的应用运行效率有了较大的提高，但是这会因平台和任务的差异而有所不同。

（注意：Nuitka现在还处在测试阶段，所以在实际应用中请多加注意。实际上，当下最好还是把它用于实验。此外，关于交叉编译是否为提高运行效率的最佳方法还存在讨论的空间。开发者已经使用交叉编译多年，用来提高应用的速度。记住，每一种解决办法都有利有弊，在把它用于生产环境之前请仔细权衡。）

在使用交叉编译器时，记得确保它支持你所用的Python版本。Nuitka支持Python2.6, 2.7, 3.2和3.3。为了让解决方案生效，你需要一个Python解释器和一个C++编译器。Nuitka支持许多C++编译器，其中包括Microsoft Visual Studio,MinGW 和 Clang/LLVM。

交叉编译可能造成一些严重问题。比如，在使用Nuitka时，你会发现即便是一个小程序也会消耗巨大的驱动空间。因为Nuitka借助一系列的动态链接库（DDLs）来执行Python的功能。因此，如果你用的是一个资源很有限的系统，这种方法或许不太可行。

⑼ 请问Python中 for in是怎么用的

for..in语句是另一个循环语句，它迭代一个对象的序列，例如经历序列中的第一项。在后面的章节，我们将会看到更多关于序列的细节。现在，你需要知道的是一个序列只是一个有序的项目的集合。

例如 (保存为 for.py)：

for i in range(1, 5): print(i)else: print('for循环结束')

输出：
1
2
3
4
for循环结束

它是如何工作的：
打印一个数字序列。我们使用内置的range函数生成这个数字序列。

我们在这里所做的是提供两个数字，range返回一个从第一个数字到第二个数字的一个数字序列。例如，range(1,5)给出序列[1, 2, 3, 4]。默认情况下，range 步距取为1。如果我们提供第三个数字，range那么它变成了步距。例如range(1,5,2)得到[1,3]。请记住，范围扩展到第二号码，即它不包括第二个数字。

注意，range()生成一个数字序列，当for循环请求下一个项目时，它一次只生成一个数字。如果你想立刻看到完整的数字序列,使用list(range())。list(列表)将在[数据结构章]中解释。

for循环然后遍历这个范围，for i in range(1,5)相当于 for i in [1, 2, 3, 4]，这就像把序列中的每一个数(或对象)分配给i，一次一个,然后为每个i值执行该语句块。在本例中，在语句块中我们只是打印它的值。

记住，else部分是可选的。当包括它时，除非遇到[break][#中断)语句，当for循环结束时，它执行一次。

记住,for..in循环可以作用于任何序列。在这里，我们对一个由内建的range函数生成的一个数字列表，但是一般来说，我们可以使用任何种类对象的任何类型的序列！在后面的章节，我们将详细探讨这个想法。

C/C++/Java/C#程序要注意：

• Python的for循环完全不同于C/c++的for循环。c#程序员会注意到,在Python中for循环类似于c中的foreach循环c#。Java程序员会注意到，同样类似于在Java 1.5中的to for (int i : IntArray)。

• 在C/c++中，如果你想写for (int i = 0; i < 5; i++)，那么在Python中你只要写 for i in range(0,5)。正如您可以看到的,在Python中for循环更简单，更富有表现力且不易出错。