बेहतर लूप लिखना

Efficient Python Code लिखना

Logan Thomas

Scientific Software Technical Trainer, Enthought

लेसन नोट

निम्न लूप्स में से कुछ को पिछली लेसन की तकनीकों से हटाया जा सकता है.
इस लेसन के उदाहरण केवल प्रदर्शन हेतु हैं.

alt="टेक्स्ट सहित चेतावनी संकेत: Warning: for demonstration purposes only"

बेहतर लूप लिखना

हर लूप इटरेशन में क्या हो रहा है, समझें
एक बार होने वाली गणनाएँ लूप के बाहर (ऊपर) रखें
समग्र कन्वर्ज़न लूप के बाहर (नीचे) करें
जो भी काम एक बार हो, उसे लूप से बाहर रखें

गणनाएँ लूप के ऊपर ले जाएँ

import numpy as np

names = ['Absol', 'Aron', 'Jynx', 'Natu', 'Onix']
attacks = np.array([130, 70, 50, 50, 45])

for pokemon,attack in zip(names, attacks):

    total_attack_avg = attacks.mean()

    if attack > total_attack_avg:
        print(
            "{}'s attack: {} > average: {}!"
            .format(pokemon, attack, total_attack_avg)
        )

Absol's attack: 130 > average: 69.0!
Aron's attack: 70 > average: 69.0!

import numpy as np

names = ['Absol', 'Aron', 'Jynx', 'Natu', 'Onix']
attacks = np.array([130, 70, 50, 50, 45])

# कुल औसत एक बार निकालें (लूप के बाहर)
total_attack_avg = attacks.mean()

for pokemon,attack in zip(names, attacks):

    if attack > total_attack_avg:
        print(
            "{}'s attack: {} > average: {}!"
            .format(pokemon, attack, total_attack_avg)
        )

Absol's attack: 130 > average: 69.0!
Aron's attack: 70 > average: 69.0!

गणनाएँ लूप के ऊपर ले जाएँ

%%timeit
for pokemon,attack in zip(names, attacks):

    total_attack_avg = attacks.mean()

    if attack > total_attack_avg:
        print(
            "{}'s attack: {} > average: {}!"
            .format(pokemon, attack, total_attack_avg)
        )

74.9 µs ± 3.42 µs प्रति लूप (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

गणनाएँ लूप के ऊपर ले जाएँ

%%timeit
# कुल औसत एक बार निकालें (लूप के बाहर)
total_attack_avg = attacks.mean()

for pokemon,attack in zip(names, attacks):

    if attack > total_attack_avg:
        print(
            "{}'s attack: {} > average: {}!"
            .format(pokemon, attack, total_attack_avg)
        )

37.5 µs ± 281 ns प्रति लूप (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

समग्र कन्वर्ज़न का उपयोग

names = ['Pikachu', 'Squirtle', 'Articuno', ...]
legend_status = [False, False, True, ...]
generations = [1, 1, 1, ...]

poke_data = []
for poke_tuple in zip(names, legend_status, generations):

    poke_list = list(poke_tuple)

    poke_data.append(poke_list)

print(poke_data)

[['Pikachu', False, 1], ['Squirtle', False, 1], ['Articuno', True, 1], ...]

समग्र कन्वर्ज़न का उपयोग

names = ['Pikachu', 'Squirtle', 'Articuno', ...]
legend_status = [False, False, True, ...]
generations = [1, 1, 1, ...]

poke_data_tuples = []
for poke_tuple in zip(names, legend_status, generations):
    poke_data_tuples.append(poke_tuple)

poke_data = [*map(list, poke_data_tuples)]

print(poke_data)

[['Pikachu', False, 1], ['Squirtle', False, 1], ['Articuno', True, 1], ...]

%%timeit
poke_data = []
for poke_tuple in zip(names, legend_status, generations):
    poke_list = list(poke_tuple)
    poke_data.append(poke_list)

261 µs ± 23.2 µs प्रति लूप (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

%%timeit
poke_data_tuples = []
for poke_tuple in zip(names, legend_status, generations):
    poke_data_tuples.append(poke_tuple)

poke_data = [*map(list, poke_data_tuples)]

224 µs ± 1.67 µs प्रति लूप (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

अब अभ्यास का समय!

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