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在循环中使用打印会减慢循环速度

time python-3.x python

Nouman ProfHase85 · 技术社区 · 7 年前

使用 print 在循环中减慢循环速度。打印东西 ^{(我试过了

Hello!} 100次需要~2秒,没有它,需要0.0秒。我用模块准确地捕捉到了时间 time . 下面是一个循环,在其中打印并显示结束时所用的时间:

import time

t = time.time()
for _ in range(100):
    print("Hello! ",end = "")

print("\n",time.time()-t)

输出:

Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! Hello! 
 1.9912450313568115

这是另一个循环,它只将字符串添加到变量和 需要0.0秒 .

import time

t = time.time()
output = ""
for _ in range(100):
    output += "Hello! "

print(time.time()-t)

输出:

0.0

我试着增加更多的操作,但还是需要 0.0 秒。例子:

import time

t = time.time()
output,num,count,abc = "",0,30,"H"
for _ in range(100):
    output += "Hello! "
    num += 10000
    count += 10000000
    abc += "Hello Guys!"

print(time.time()-t)

打印 放慢循环速度,我如何克服这个问题?

1 回复 | 直到 7 年前

Patrick Artner 7 年前

print()将减慢循环速度。这是因为每次调用print()时都会进行系统调用和IO操作。系统调用消耗大量CPU周期,并涉及CPU上下文切换。IO操作会阻塞进程的主线程一段时间。

因此,显而易见的解决方案是消除或减少print()调用的数量。

如果您真的需要一种机制来知道循环的当前迭代计数,那么您可以使用多线程来实现这一点。但仍然可能涉及系统调用和线程上下文切换。但我想它还是比print()快。

诀窍是在主线程中打印进度时在后台线程中执行循环。这样,调用print()中的IO操作就不会阻塞运行循环的线程。为了进一步优化它,您只能在用户按键时打印进度。

import threading

lock = threading.Lock()
count = 0

def your_method_with_a_loop():
    global count
    with open("f.txt","w") as f:
        for q in range(1000000):
            f.write(str(q)+"\n")
            #your_logic_here
            #....
            lock.acquire()
            count = count + 1
            lock.release()

#Run the loop in a background thread
t1 = threading.Thread(target=your_method_with_a_loop)
t1.start()

while t1.isAlive():
    print("Press enter to see current loop iteration count\n")
    #use raw_input() instead if your are using python 2.x.
    input() #Remove this line if you want to print progress continuously.
    lock.acquire() 
    current_count = count
    lock.release()
    print("Current loop iteration count is ",count,"\n")

这个解决方案从两个方面改善了这种情况

假设python解释器使用 futex 为了实现锁,获取和释放锁的成本非常低,因为与工作线程相比,主线程很少持有锁。