相关疑难解决方法(0)

据我所知,该range()函数实际上是Python 3中的一个对象类型,它可以动态生成其内容,类似于生成器.

在这种情况下,我预计下面的行会花费大量的时间,因为为了确定1千万亿是否在该范围内,必须生成一个千万亿的值:

1000000000000000 in range(1000000000000001)

此外:似乎无论我添加多少个零,计算或多或少都需要相同的时间(基本上是瞬时的).

我也试过这样的事情,但计算仍然几乎是即时的:

1000000000000000000000 in range(0,1000000000000000000001,10) # count by tens

如果我尝试实现自己的范围功能,结果就不那么好了!!

def my_crappy_range(N):
    i = 0
    while i < N:
        yield i
        i += 1
    return

range()在引擎盖下做的对象是什么让它如此之快？

选择Martijn Pieters的答案是因为它的完整性,但也看到了abarnert的第一个答案,可以很好地讨论在Python 3中range成为一个完整的序列意味着什么,以及关于__contains__Python实现中函数优化的潜在不一致的一些信息/警告.abarnert的另一个答案更详细,并为那些对Python 3中的优化背后的历史感兴趣的人提供了链接(并且缺乏xrangePython 2中的优化).poke和wim的答案为感兴趣的人提供了相关的C源代码和解释.

我有一个50k行的熊猫数据框.我正在尝试添加一个新列,它是从1到5的随机生成的整数.

如果我想要50k随机数我会使用:

df1['randNumCol'] = random.sample(xrange(50000), len(df1))

但为此,我不知道该怎么做.

R中的旁注,我会这样做:

sample(1:5, 50000, replace = TRUE)

有什么建议？