Python For 循环随时间变慢

Question

所以我在处理 Python 中的 for 循环时遇到了一些麻烦 - 据我所知，它们随着时间的推移变得越来越慢。我在范围内的范围内循环，随着时间的推移，循环明显变慢。如果重要的话，这是在游戏引擎内部完成的。谁能告诉我问题是什么？

这是一个简单的例子。

for x in range(xs): # xs, ys, and zs are all pre-determined size values

     for z in range(zs):

          for y in range(ys):

              vp = [x * vs, y * vs, z * vs]

              v = Cube(vp)

这个过程的初始速度还不错，但随着时间的推移，循环速度会减慢。我知道它与游戏引擎的光栅化器不同，因为当循环完成时，引擎的其余部分以 60 FPS 运行。那么可能是什么问题呢？

编辑：我使用的是Python 3，所以没有xrange。

编辑2：对于此示例，vs 为 1.0，xs、ys 和 zs 的预定大小值均为 20。

Answer 1

这又是一个“需要更多信息”的案例。然而，Python 有一种有效构建嵌套循环的标准方法，itertools .product：

from itertools import product

for x, y, z in product(xrange(xs), xrange(zs), xrange(ys)):
    vp = [x * vs, y * vs, z * vs]
    v = Cube(vp)

不需要在内循环中每次都构造range。我还将您对 range 的使用切换为 xrange，因为它更适合大范围，尽管这实际上与 product 无关。

@JohnZ 的问题很好——如果你的“预定大小值”非常大，特别是如果 vs 也很大，你可能会构造一些大的值，并且可能需要很长时间Cube 来处理它们。

我怀疑循环本身正在减慢，但数字正在变大，所以你的计算可能会变慢。

Answer 2

我能想到的三件事：

内存 - 如果您将所有生成的值存储在某处，则循环可能会减慢，因为所有内存都被使用。 Python 有自己的内存管理器，因此使用大量内存最终可能会使程序变慢。

计算的复杂性 - Python 使用任意精度的数值数据类型。如果您将极大的数字相乘（尤其是浮点数），程序将会变慢。这实际上取决于这些值有多大。

Cube - 这可能是 Cube 代码中的一个错误（尽管我确信它可能就像听起来那么简单）。