don*_*ode 69 python performance
检查列表是否包含奇数的两种类似方法：
any(x % 2 for x in a)
any(True for x in a if x % 2)
计时结果a = [0] * 10000000（每次尝试五次，时间以秒为单位）：
any(x % 2 for x in a)
any(True for x in a if x % 2)
为什么第二种方式几乎快两倍？
我的测试代码：
from timeit import repeat
setup = 'a = [0] * 10000000'
expressions = [
'any(x % 2 for x in a)',
'any(True for x in a if x % 2)',
]
for expression in expressions:
times = sorted(repeat(expression, setup, number=1))
print(*('%.2f ' % t for t in times), expression)
Adr*_*ert 73
第一种方法将所有内容发送到，any()而第二种方法仅any()在有奇数时发送，因此any()需要通过的元素较少。
dec*_*eze 69
(x % 2 for x in a)
这个生成器会产生一系列的假值，直到它产生一个真值（如果确实如此），此时any将停止迭代生成器并返回True。
(True for x in a if x % 2)
这个生成器只会产生一个True值（如果有的话），此时any将停止迭代并返回True。
any在第一种情况下，额外的来回产生并从生成器中获取下一个值占了开销。
che*_*ner 27
TL;DR 慢版本必须在返回之前迭代一长串假值False。快速版本在执行相同操作之前“迭代”一个空序列。不同之处在于构建长假序列与空序列所需的时间。
让我们看看每个生成的字节码。我省略了每个的第一部分，因为它们对于两者都是相同的。我们只需要查看所涉及的生成器的代码。
In [5]: dis.dis('any(x%2 for x in a)')
[...]
Disassembly of <code object <genexpr> at 0x105e860e0, file "<dis>", line 1>:
1 0 LOAD_FAST 0 (.0)
>> 2 FOR_ITER 14 (to 18)
4 STORE_FAST 1 (x)
6 LOAD_FAST 1 (x)
8 LOAD_CONST 0 (2)
10 BINARY_MODULO
12 YIELD_VALUE
14 POP_TOP
16 JUMP_ABSOLUTE 2
>> 18 LOAD_CONST 1 (None)
20 RETURN_VALUE
In [6]: dis.dis('any(True for x in a if x % 2)')
[...]
Disassembly of <code object <genexpr> at 0x105d993a0, file "<dis>", line 1>:
1 0 LOAD_FAST 0 (.0)
>> 2 FOR_ITER 18 (to 22)
4 STORE_FAST 1 (x)
6 LOAD_FAST 1 (x)
8 LOAD_CONST 0 (2)
10 BINARY_MODULO
12 POP_JUMP_IF_FALSE 2
14 LOAD_CONST 1 (True)
16 YIELD_VALUE
18 POP_TOP
20 JUMP_ABSOLUTE 2
>> 22 LOAD_CONST 2 (None)
24 RETURN_VALUE
两者在BINARY_MODULO指令上都是相同的。之后，较慢的版本必须any在继续之前产生结果值以供消费，而第二个代码立即移动到下一个值。所以基本上，较慢的代码必须消耗一长串假（即非零）值来确定没有真值。更快的代码只需要消耗一个空列表。
Kel*_*ndy 22
前面的答案在某种程度上假设读者已经熟悉语法和生成器。我想为那些不是的人解释更多。
片段
any(x % 2 for x in a)
是以下的简短语法：
any((x % 2 for x in a))
所以发生的事情是(x % 2 for x in a)得到评估，然后将结果值提供给any函数。就像print(21 * 2) 计算值 42，然后将其提供给print函数。
该表达式(x % 2 for x in a)是一个生成器表达式，其结果是一个生成器迭代器。这是一个根据需要计算和分发其值的对象。因此，在这种情况下，当被要求提供一个值时，该迭代器查看 中的下一个值a，计算其余数模 2（即，0 表示偶数，1 表示奇数），并分发该值。然后从字面上等待可能再次被要求提供另一个值。
该any功能是第二男主角在这里。它获取迭代器作为其参数，然后向迭代器询问越来越多的值，希望有一个为真（注意 1 为真，0 为假）。
你真的可以把它想象成两个不同的人在互动。任何人向迭代器人询问值。再次，注意，迭代器的家伙并没有计算提前的所有值。一次只有一个，每当任何人要求下一个值时。所以这真的是两个人之间的来回。
如果是 any(x % 2 for x in a)，迭代器人员，每当任何人询问下一个值时，只需计算一个模值，将其交给任何人，任何人必须对其进行判断。在这里，迭代器家伙就像一个不称职的初级开发人员，每个数字都涉及经理，有点迫使他们进行核心微观管理。
在 的情况下any(True for x in a if x % 2)，迭代器的家伙，无论何时被任何人询问下一个值，都不会盲目地只交出模值。相反，这个迭代器的家伙自己判断值，只有在有值得交出的东西时才会交出一些东西给经理。即只有当他发现一个奇数时（在这种情况下，他不交出0或1，而是True）。在这里，迭代器人就像一个能干的高级开发人员做所有的工作，而经理可以完全放松和放松（在一天结束的时候仍然要承担所有的功劳）。
应该清楚，第二种方式效率更高，因为它们不会为每个……单个……输入数字进行不必要的通信。特别是因为您的输入a = [0] * 10000000不包含任何奇数。初级开发人员向经理报告一千万个零，经理必须对所有零进行判断。对于每个零，它们之间不断来回。高级开发人员自行判断，不向经理报告任何内容。好吧，好吧，最后两个开发人员还报告说他们已经完成了，此时经理得出的结论False是整个any(...)表达式的结果）。
“检查虚假性”的数量并不是真正的原因，因为在更快的版本中我们可以看到ifintern 调用的语句bool()。在更快的情况下，该检查是“提前”完成的。因此，在这两种情况下，python 都必须遍历所有值并检查所有值的真实性。
Chepner的回答中显示的过程确实是问题的答案。让我们看看何时可以请求 for 循环中的下一个项目...：
在更快的情况下，它就在 后面BINARY_MODULO，但在POP_JUMP_IF_FALSE声明中它必须做一些工作来检查真实性（if调用bool()），而在较慢的版本中它不会检查那里。到目前为止（-1）点以获得更快的版本。但在较慢的版本中，它必须执行三个步骤才能到达请求下一个项目的点YIELD_VALUE，，，，POP_TOP。JUMP_ABSOLUTE所以（-3）对于较慢的版本...这三个步骤会导致开销，因为它们不能被跳过。
换句话说，较快的版本仅执行“检查”以到达请求下一个项目的点，但较慢的版本必须执行“检查+这些步骤”。他们都再次检查所有值的真实性。
答案是屈服的开销。