欢迎光临
我们一直在努力

Python中判断子串存在的性能比较及分析总结

起步

对于子串搜索,Python提供了多种实现方式:in, find, index, __contains__,对其进行性能比较:

import timeit

def in_(s, other):
  return other in s

def contains(s, other):
  return s.__contains__(other)

def find(s, other):
  return s.find(other) != -1

def index(s, other):
  try:
    s.index(other)
  except ValueError:
    return False
  return True

perf_dict = {
  'in:True': min(timeit.repeat(lambda: in_('superstring', 'str'))),
  'in:False': min(timeit.repeat(lambda: in_('superstring', 'not'))),
  '__contains__:True': min(timeit.repeat(lambda: contains('superstring', 'str'))),
  '__contains__:False': min(timeit.repeat(lambda: contains('superstring', 'not'))),
  'find:True': min(timeit.repeat(lambda: find('superstring', 'str'))),
  'find:False': min(timeit.repeat(lambda: find('superstring', 'not'))),
  'index:True': min(timeit.repeat(lambda: index('superstring', 'str'))),
  'index:False': min(timeit.repeat(lambda: index('superstring', 'not'))),
}

print(perf_dict)

得到结果:

{
    ‘in:True’: 0.2763608000000001,
    ‘in:False’: 0.2794432,
    ‘__contains__:True’: 0.40546490000000013,
    ‘__contains__:False’: 0.4122471000000001,
    ‘find:True’: 0.497128,
    ‘find:False’: 0.4951530000000002,
    ‘index:True’: 0.5243821999999998,
    ‘index:False’: 0.8693923999999988
}

从结果上 in 的搜索方式性能上最好。

知其然也要之其所以然,下面就对于这个结果进行比较与分析。

in 与 __contains__ 比较

了解 Python 中协议的应该知道,in 操作其实也是调用 __contains__ ,但为什么 in 比 __contains__ 明显快了很多,明明它们最终调用的C语言函数是一样的。

在 CPython 中,in 属于操作符,它直接指向了 sq_contains 中的C级函数指针,而在 str 中的 sq_contains 直接指向了最终调用的C层函数。而 __contains__ 的调用方式,则需要先在 str 属性中进行 LOAD_ATTR 查找,然后再为 CALL_FUNCTION 创建函数调用所需的空间。

也就是说,in 直接指向了最终的C层函数,一步到位,也不走Python虚拟机的函数调用,而 __contains__ 调用方式先属性查找和Python函数调用的开销;所以 str.__contains__(other) 的形式要慢得多。

一般来说,in 方式更快只使用 Python 内置的C实现的类。对于用户自定义类,因为最终调用都是Python级的,所以两种方式都要对函数调用所需的空间的。

find 与 index 的比较

find 与 index 的查找方式的区别仅仅只是 index 在子串不存在时会抛出异常。从源码来看:

static PyObject *
unicode_find(PyObject *self, PyObject *args)
{
  /* initialize variables to prevent gcc warning */
  PyObject *substring = NULL;
  Py_ssize_t start = 0;
  Py_ssize_t end = 0;
  Py_ssize_t result;

  if (!parse_args_finds_unicode("find", args, &substring, &start, &end))
    return NULL;

  if (PyUnicode_READY(self) == -1)
    return NULL;

  result = any_find_slice(self, substring, start, end, 1);

  if (result == -2)
    return NULL;

  return PyLong_FromSsize_t(result);
}

static PyObject *
unicode_index(PyObject *self, PyObject *args)
{
  /* initialize variables to prevent gcc warning */
  Py_ssize_t result;
  PyObject *substring = NULL;
  Py_ssize_t start = 0;
  Py_ssize_t end = 0;

  if (!parse_args_finds_unicode("index", args, &substring, &start, &end))
    return NULL;

  if (PyUnicode_READY(self) == -1)
    return NULL;

  result = any_find_slice(self, substring, start, end, 1);

  if (result == -2)
    return NULL;

  if (result < 0) {
    PyErr_SetString(PyExc_ValueError, "substring not found");
    return NULL;
  }

  return PyLong_FromSsize_t(result);
}

实现方式基本相同,所以在子串存在的时候,两者的性能一致;而当子串不存在时,index 会设置异常,因此涉及异常栈的空间等异常机制,速度上也就慢了一些。

总结

in 的搜索方式性能最佳,可读性也最好,属最佳实践。

好了,以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,谢谢大家对脚本之家的支持。

扩展阅读

https://stackoverflow.com/questions/38400370/why-in-is-faster-than-contains

赞(0)
未经允许不得转载:新生代 » Python中判断子串存在的性能比较及分析总结
分享到: 更多 (0)

评论 抢沙发

  • 昵称 (必填)
  • 邮箱 (必填)
  • 网址