Python哪种方式循环最快

众所周知，Python不是一种执行效率较高的语言。此外在任何语言中，循环都是一种非常消耗时间的操作。假如任意一种简单的单步操作耗费的时间为 1 个单位，将此操作重复执行上万次，最终耗费的时间也将增长上万倍。

while和for是Python中常用的两种实现循环的关键字，它们的运行效率实际上是有差距的。比如下面的测试代码：

import timeit


def while_loop(n=100_000_000):
    i = 0
    s = 0
    while i < n:
        s += i
        i += 1
    return s


def for_loop(n=100_000_000):
    s = 0
    for i in range(n):
        s += i
    return s


def main():
    print('while loop\t\t', timeit.timeit(while_loop, number=1))
    print('for loop\t\t', timeit.timeit(for_loop, number=1))


if __name__ == '__main__':
    main()
# => while loop               4.718853999860585
# => for loop                 3.211570399813354

这是一个简单的求和操作，计算从 1 到 n 之间所有自然数的总和。可以看到 for 循环相比 while 要快 1.5 秒。

其中的差距主要在于两者的机制不同。

在每次循环中，while 实际上比 for 多执行了两步操作：边界检查和变量 i 的自增。即每进行一次循环，while 都会做一次边界检查 (while i < n）和自增计算（i +=1）。这两步操作都是显式的纯 Python 代码。

for 循环不需要执行边界检查和自增操作，没有增加显式的 Python 代码（纯 Python 代码效率低于底层的 C 代码）。当循环的次数足够多，就出现了明显的效率差距。

可以再增加两个函数，在 for 循环中加上不必要的边界检查和自增计算：

import timeit


def while_loop(n=100_000_000):
    i = 0
    s = 0
    while i < n:
        s += i
        i += 1
    return s


def for_loop(n=100_000_000):
    s = 0
    for i in range(n):
        s += i
    return s


def for_loop_with_inc(n=100_000_000):
    s = 0
    for i in range(n):
        s += i
        i += 1
    return s


def for_loop_with_test(n=100_000_000):
    s = 0
    for i in range(n):
        if i < n:
            pass
        s += i
    return s


def main():
    print('while loop\t\t', timeit.timeit(while_loop, number=1))
    print('for loop\t\t', timeit.timeit(for_loop, number=1))
    print('for loop with increment\t\t',
          timeit.timeit(for_loop_with_inc, number=1))
    print('for loop with test\t\t', timeit.timeit(for_loop_with_test, number=1))


if __name__ == '__main__':
    main()
# => while loop               4.718853999860585
# => for loop                 3.211570399813354
# => for loop with increment          4.602369500091299
# => for loop with test               4.18337869993411

可以看出，增加的边界检查和自增操作确实大大影响了 for 循环的执行效率。

前面提到过，Python 底层的解释器和内置函数是用 C 语言实现的。而 C 语言的执行效率远大于 Python。

对于上面的求等差数列之和的操作，借助于 Python 内置的 sum 函数，可以获得远大于 for 或 while 循环的执行效率。

import timeit


def while_loop(n=100_000_000):
    i = 0
    s = 0
    while i < n:
        s += i
        i += 1
    return s


def for_loop(n=100_000_000):
    s = 0
    for i in range(n):
        s += i
    return s


def sum_range(n=100_000_000):
    return sum(range(n))


def main():
    print('while loop\t\t', timeit.timeit(while_loop, number=1))
    print('for loop\t\t', timeit.timeit(for_loop, number=1))
    print('sum range\t\t', timeit.timeit(sum_range, number=1))


if __name__ == '__main__':
    main()
# => while loop               4.718853999860585
# => for loop                 3.211570399813354
# => sum range                0.8658821999561042

可以看到，使用内置函数 sum 替代循环之后，代码的执行效率实现了成倍的增长。

内置函数 sum 的累加操作实际上也是一种循环，但它由 C 语言实现，而 for 循环中的求和操作是由纯 Python 代码 s += i 实现的。C > Python。

再拓展一下思维。小时候都听说过童年高斯巧妙地计算 1 到 100 之和的故事。1…100 之和等于 (1 + 100) * 50。这个计算方法同样可以应用到上面的求和操作中。

import timeit


def while_loop(n=100_000_000):
    i = 0
    s = 0
    while i < n:
        s += i
        i += 1
    return s


def for_loop(n=100_000_000):
    s = 0
    for i in range(n):
        s += i
    return s


def sum_range(n=100_000_000):
    return sum(range(n))


def math_sum(n=100_000_000):
    return (n * (n - 1)) // 2


def main():
    print('while loop\t\t', timeit.timeit(while_loop, number=1))
    print('for loop\t\t', timeit.timeit(for_loop, number=1))
    print('sum range\t\t', timeit.timeit(sum_range, number=1))
    print('math sum\t\t', timeit.timeit(math_sum, number=1))


if __name__ == '__main__':
    main()
# => while loop               4.718853999860585
# => for loop                 3.211570399813354
# => sum range                0.8658821999561042
# => math sum                 2.400018274784088e-06

最终 math sum 的执行时间约为 2.4e-6，缩短了上百万倍。这里的思路就是，既然循环的效率低，一段代码要重复执行上亿次。

索性直接不要循环，通过数学公式，把上亿次的循环操作变成只有一步操作。效率自然得到了空前的加强。

最后的结论（有点谜语人）：

实现循环的最快方式—— —— ——就是不用循环

对于 Python 而言，则尽可能地使用内置函数，将循环中的纯 Python 代码降到最低。