在Python中通过切片进行有效的迭代

Question

Python中切片操作的迭代效率如何？而且，如果不可避免地要有切片，那么有替代方法吗？

我知道列表上的切片操作为O（k），其中k是切片的大小。

x[5 : 5+k]  # O(k) copy operation

但是，当遍历列表的一部分时，我发现执行此操作的最简洁的方法（也是最Python的？）（不必求助于索引）是：

for elem in x[5 : 5+k]:
  print elem

但是，我的直觉是，这仍然会导致子列表的开销很大，而不是简单地遍历现有列表。

Answer 1

您可以用来itertools.islice从列表中获取切片式迭代器：

例：

>>> from itertools import islice
>>> lis = range(20)
>>> for x in islice(lis, 10, None, 1):
...     print x
...     
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19

正如@
user2357112所指出的那样，的性能islice取决于切片的起点和可迭代的大小，在几乎所有情况下，普通切片都将很快，因此应首选。以下是一些时序比较：

对于 巨大的名单 islice是稍快或等于正常片时片的起点是列表中只有不到一半的大小，更大的指标正常切片是明显的赢家。

>>> def func(lis, n):
        it = iter(lis)
        for x in islice(it, n, None, 1):pass
...     
>>> def func1(lis, n):
        #it = iter(lis)
        for x in islice(lis, n, None, 1):pass
...     
>>> def func2(lis, n):
        for x in lis[n:]:pass
...     
>>> lis = range(10**6)

>>> n = 100
>>> %timeit func(lis, n)
10 loops, best of 3: 62.1 ms per loop
>>> %timeit func1(lis, n)
1 loops, best of 3: 60.8 ms per loop
>>> %timeit func2(lis, n)
1 loops, best of 3: 82.8 ms per loop

>>> n = 1000
>>> %timeit func(lis, n)
10 loops, best of 3: 64.4 ms per loop
>>> %timeit func1(lis, n)
1 loops, best of 3: 60.3 ms per loop
>>> %timeit func2(lis, n)
1 loops, best of 3: 85.8 ms per loop

>>> n = 10**4
>>> %timeit func(lis, n)
10 loops, best of 3: 61.4 ms per loop
>>> %timeit func1(lis, n)
10 loops, best of 3: 61 ms per loop
>>> %timeit func2(lis, n)
1 loops, best of 3: 80.8 ms per loop


>>> n = (10**6)/2
>>> %timeit func(lis, n)
10 loops, best of 3: 39.2 ms per loop
>>> %timeit func1(lis, n)
10 loops, best of 3: 39.6 ms per loop
>>> %timeit func2(lis, n)
10 loops, best of 3: 41.5 ms per loop

>>> n = (10**6)-1000
>>> %timeit func(lis, n)
100 loops, best of 3: 18.9 ms per loop
>>> %timeit func1(lis, n)
100 loops, best of 3: 18.8 ms per loop
>>> %timeit func2(lis, n)
10000 loops, best of 3: 50.9 us per loop    #clear winner for large index
>>> %timeit func1(lis, n)

对于 小型列表， 普通切片比islice几乎所有情况下都快。

>>> lis = range(1000)
>>> n = 100
>>> %timeit func(lis, n)
10000 loops, best of 3: 60.7 us per loop
>>> %timeit func1(lis, n)
10000 loops, best of 3: 59.6 us per loop
>>> %timeit func2(lis, n)
10000 loops, best of 3: 59.9 us per loop

>>> n = 500
>>> %timeit func(lis, n)
10000 loops, best of 3: 38.4 us per loop
>>> %timeit func1(lis, n)
10000 loops, best of 3: 33.9 us per loop
>>> %timeit func2(lis, n)
10000 loops, best of 3: 26.6 us per loop

>>> n = 900
>>> %timeit func(lis, n)
10000 loops, best of 3: 20.1 us per loop
>>> %timeit func1(lis, n)
10000 loops, best of 3: 17.2 us per loop
>>> %timeit func2(lis, n)
10000 loops, best of 3: 11.3 us per loop

结论：

去正常切片。