【Python性能优化】取最值的差异

本文主要是介绍【Python性能优化】取最值的差异，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

 
 
 
 
 
 
 
 

测试

测试内容：从一组 x, y, z 坐标值中获得每个维度（x、y、z）的值域范围。此处不考虑将数据临时存放到内存，再整组获取值域的操作（因为对单文件这么做问题不大，不太会有超级大的 obj 文件，但是对某个目录及其子目录下所有 obj 数据获取一个跨文件的值域范围时，很容易撑爆内存），如果只是对一个单 obj 文件统计值域则建议使用内存来换运算时间，但是这个测试点只是我的处理流程中一个原子函数，所以不考虑内存换时间的操作

 

最终结果：使用 if 判断比每次都尝试更新要快 ~20%
测试环境：python 3.11、win 11、debian 11(docker)

 

两个测试案例如下

1. 使用 if 去判断大小，再更新值域
2. 对每个 x, y, z 都尝试去更新值域

def bench_v1(obj_file):x_min, y_min, z_min, x_max, y_max, z_max = float("inf"), float("inf"), float("inf"), float("-inf"), float("-inf"), float("-inf")with open(obj_file, "r", encoding="utf-8") as f:while row := f.readline():if row.startswith("v "):row = row.strip()_, x, y, z, *_ = row.split()x, y, z = float(x), float(y), float(z)if x < x_min:x_min = xif x > x_max:x_max = xif y < y_min:y_min = yif y > y_max:y_max = yif z < z_min:z_min = zif z > z_max:z_max = z

def bench_v2(obj_file):x_min, y_min, z_min, x_max, y_max, z_max = float("inf"), float("inf"), float("inf"), float("-inf"), float("-inf"), float("-inf")with open(obj_file, "r", encoding="utf-8") as f:while row := f.readline():if row.startswith("v "):row = row.strip()_, x, y, z, *_ = row.split()x, y, z = float(x), float(y), float(z)x_min = min(x_min, x)x_max = max(x_max, x)y_min = min(y_min, y)y_max = max(y_max, y)z_min = min(z_min, z)z_max = max(z_max, z)

 
 
 
 

Windows 测试结果

 
 
 
 

Linux 测试结果

Linux 为 docker 版 python:3.11.9-bullseye

这篇关于【Python性能优化】取最值的差异的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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