定时功能

Question

警告,这有点递归;)

我回答了这个问题:Python:如何在最长元素之前获取列表中的所有元素？

在我提交之后,另一个应该更快的答案(作者认为,我也是如此).我试图计算不同的解决方案,但应该更慢的解决方案实际上更快.这让我觉得我的代码有问题.或者是吗？

import string
import random
import time

def solution1(lst):
  return lst[:lst.index(max(lst, key=len))]

def solution2(lst):
  idx, maxLenStr = max(enumerate(lst), key=lambda x:len(x[1]))
  return lst[:idx]

# Create a 100000 elements long list that contains
# random data and random element length
lst = []
for i in range(100000):
  s = "".join([random.choice(string.letters+string.digits) for x in range(1, random.randint(1,50))])
  lst.append(s)

# Time the first solution
start = time.time()
solution1(lst)
print 'Time for solution1', (time.time() - start)

# Time the second solution
start = time.time()
solution2(lst)
print 'Time for solution2', (time.time() - start)

更新

在任何人提到我之前为什么这是一个新问题.问题更多是关于我学习如何衡量执行时间......

Answer 1

第二种解决方案中 lambda 的成本更高。

我分析了代码和配置文件数据，看起来第一个解决方案更快

正如wiki所说，函数调用成本高昂，在第二个解决方案中，lambda 和 len 函数调用使其运行速度变慢

请注意，我已将列表的长度缩减为 1000 个元素

>>> cProfile.run('solution1(lst)')
         5 function calls in 0.000 CPU seconds

   Ordered by: standard name

   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 <pyshell#305>:1(solution1)
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 <string>:1(<module>)
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 {max}
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 {method 'index' of 'list' objects}


>>> cProfile.run('solution2(lst)')
         2004 function calls in 0.012 CPU seconds

   Ordered by: standard name

   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
        1    0.000    0.000    0.012    0.012 <pyshell#306>:1(solution2)
     1000    0.006    0.000    0.009    0.000 <pyshell#306>:2(<lambda>)
        1    0.000    0.000    0.012    0.012 <string>:1(<module>)
     1000    0.003    0.000    0.003    0.000 {len}
        1    0.003    0.003    0.012    0.012 {max}
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}