Python 多层 for 循环性能如何提高

[DaChuiZi]

在实际业务中不得不遍历多个嵌套 for 循环， 如何提高嵌套 for 循环的性能 耗时太长了~

案例： 比如一把武器 for 一个武器 in 武器库： for 弹药 in 弹夹： if 弹药是否属于该武器: for 弹药属性 in 弹药： # 判断弹药是否支持攻击某种物体

[Building]

提前用字典存好

[eason1874]

提前存好 +1

最朴素的方法往往是最有效的

[dcty]

空间换时间

[SimonOne]

请问 while 循环的间隔是 0.2s-0.3s 左右，有方法可以减少吗？

[lookStupiToForce]

把多层循环的内容根据逻辑改写难易丢 numpy 、丢 pandas 、丢数据库，最不济丢其他性能高的语言去处理呗

像你题目中说的，感觉用一个 df.apply 就能解决，前提是 merge 上必要的信息列

[wxf666]

同意 #1

1. 种类不多，你可以存成 `set[tuple[弹药, 该弹药能攻击的物体]]`：

```python
弹药能攻击的物体 = {
　(弹药 1, 物体 1),
　(弹药 1, 物体 2),
　(弹药 2, 物体 1),
　(弹药 2, 物体 3),
}
```

判断：`if (弹药 1, 物体 1) in 弹药能攻击的物体:`


2. 种类巨多，可能存成 `dict[弹药, set[该弹药能攻击的物体]]` 能省点内存？但比上面的慢

```python
弹药能攻击的物体 = {
　弹药 1: {物体 1, 物体 2},
　弹药 2: {物体 1, 物体 3},
}
```

判断：`if 物体 1 in 弹药能攻击的物体[弹药 1]:`

[qW7bo2FbzbC0]

用二维数据结构组织既有信息

也就是楼上说的用 map 或者 dict 来做

[wcsjtu]

思路一：修改逻辑， 不要用 for 循环
思路二：实在要用 for ，改成 C/C++循环， 可以使用 mypyc 编译该部分代码， 也可以用 cython 编译。mypyc 有语法要求， 性能稍微好一点。cython 可以直接编，性能比较差，但是还是远比 Python for 循环好

我们团队搞了一个专门为 Python 业务逻辑加速的编译器，性能吊打 cython/mypyc/pypy ， 可惜不能开源.......

[liuxingdeyu]

map reduce ？

[xgdgsc]

https://github.com/Suzhou-Tongyuan/jnumpy 写扩展

[xsourse]

numba

[princelai]

@xsourse #11 numba 不支持 list 结构，他这个 for in 明显是从序列中遍历呢，这个方法不行

[ericgui]

用空间换时间，这是最简单的一个算法技巧

[DaChuiZi]

@wxf666 有思路了！感谢大佬！

[leonhao]

多刷 leetcode

[LeegoYih]

手动展开

[karloku]

长列表遍历本来就慢, python 的循环更是慢中慢...
提前分类, 字典存好比较好

[scruel]

当然是直接换 python 14
[python14!]( https://miro.medium.com/max/1100/1*ieMH6ipGpq72fWnMiKweHA.png)

[xuanbg]

全组合放数据库，直接查结果就行。

[wcsjtu]

@xsourse 这种情况，numba 没用的，绝对是负优化。