पायथन 3 में 100000000000000 रेंज

Arthur Petit

सोमवार, 15 जुलाई 2024 को 2:56:18 pm

पायथन की रेंज दक्षता का अनावरण
पायथन 3 में अभिव्यक्ति "100000000000000 रेंज में (100000000000001)" का प्रदर्शन पहली नज़र में हैरान करने वाला हो सकता है। हालांकि ऐसा लग सकता है कि रेंज फ़ंक्शन को इतनी बड़ी संख्या की जांच करने में काफी समय लगना चाहिए, ऑपरेशन लगभग तात्कालिक है। इससे पायथन की रेंज ऑब्जेक्ट की आंतरिक कार्यप्रणाली के बारे में एक गहरा प्रश्न उठता है।
अपेक्षाओं के विपरीत, पायथन 3 का रेंज फ़ंक्शन निर्दिष्ट सीमा के भीतर सभी संख्याएँ उत्पन्न नहीं करता है, जिससे यह मैन्युअल रूप से कार्यान्वित रेंज जनरेटर की तुलना में बहुत तेज़ हो जाता है। यह लेख बताता है कि पायथन का रेंज फ़ंक्शन इतना कुशल क्यों है और इसके अंतर्निहित तंत्र को समझाने के लिए विशेषज्ञों की प्रमुख अंतर्दृष्टि पर प्रकाश डालता है।

आज्ञा विवरण

range(start, end) प्रारंभ से अंत-1 तक संख्याओं का एक अपरिवर्तनीय अनुक्रम उत्पन्न करता है।

yield एक जनरेटर फ़ंक्शन को परिभाषित करने के लिए उपयोग किया जाता है जो एक पुनरावर्तक लौटाता है जो एक समय में एक मान उत्पन्न करता है।

in सदस्यता के लिए जाँच करता है, यानी, यदि कोई तत्व पुनरावर्तनीय में मौजूद है।

Py_ssize_t सी में डेटा प्रकार का उपयोग पायथन द्वारा वस्तुओं और सूचकांकों के आकार को परिभाषित करने के लिए किया जाता है।

printf() C में फ़ंक्शन का उपयोग स्वरूपित आउटपुट को मानक आउटपुट स्ट्रीम में प्रिंट करने के लिए किया जाता है।

#include प्रोग्राम में किसी फ़ाइल या लाइब्रेरी की सामग्री को शामिल करने के लिए C में प्रीप्रोसेसर कमांड।

Py_ssize_t val C में Py_ssize_t प्रकार के एक वेरिएबल को परिभाषित करता है, जिसका उपयोग अनुक्रमण और आकार निर्धारण के लिए किया जाता है।

आज्ञा	विवरण
range(start, end)	प्रारंभ से अंत-1 तक संख्याओं का एक अपरिवर्तनीय अनुक्रम उत्पन्न करता है।
yield	एक जनरेटर फ़ंक्शन को परिभाषित करने के लिए उपयोग किया जाता है जो एक पुनरावर्तक लौटाता है जो एक समय में एक मान उत्पन्न करता है।
in	सदस्यता के लिए जाँच करता है, यानी, यदि कोई तत्व पुनरावर्तनीय में मौजूद है।
Py_ssize_t	सी में डेटा प्रकार का उपयोग पायथन द्वारा वस्तुओं और सूचकांकों के आकार को परिभाषित करने के लिए किया जाता है।
printf()	C में फ़ंक्शन का उपयोग स्वरूपित आउटपुट को मानक आउटपुट स्ट्रीम में प्रिंट करने के लिए किया जाता है।
#include	प्रोग्राम में किसी फ़ाइल या लाइब्रेरी की सामग्री को शामिल करने के लिए C में प्रीप्रोसेसर कमांड।
Py_ssize_t val	C में Py_ssize_t प्रकार के एक वेरिएबल को परिभाषित करता है, जिसका उपयोग अनुक्रमण और आकार निर्धारण के लिए किया जाता है।

पायथन के रेंज फ़ंक्शन प्रदर्शन को समझना

प्रदान की गई पायथन स्क्रिप्ट दर्शाती है कि क्यों अभिव्यक्ति "100000000000000 रेंज में (1000000000000001)" इतनी जल्दी निष्पादित होती है। कुंजी का उपयोग है फ़ंक्शन, जो मेमोरी में सभी नंबर बनाए बिना संख्याओं का एक अपरिवर्तनीय अनुक्रम उत्पन्न करता है। इसके बजाय, यह प्रारंभ, रोक और चरण मानों का उपयोग करके सीमा का मूल्यांकन करता है, जिससे सदस्यता परीक्षण जैसा हो जाता है बहुत ही कुशल। स्क्रिप्ट का फ़ंक्शन इस दक्षता का लाभ उठाकर तुरंत जांच करता है कि कोई संख्या निर्दिष्ट सीमा के भीतर है या नहीं।

दूसरी ओर, कस्टम रेंज जनरेटर फ़ंक्शन ए का उपयोग करता है पाश और एक-एक करके संख्याएँ उत्पन्न करने के लिए, जिससे बड़ी रेंज के लिए यह काफी धीमा हो जाता है। यह कंट्रास्ट पायथन में निर्मित अनुकूलन पर प्रकाश डालता है range फ़ंक्शन, जो कस्टम जनरेटर द्वारा आवश्यक रैखिक-समय जांच के विपरीत, निरंतर-समय सदस्यता जांच करता है। सी स्क्रिप्ट एक समान चेक का उपयोग करके इसे और स्पष्ट करती है बड़े पूर्णांक मानों को कुशलतापूर्वक संभालने के लिए, निचले स्तर पर श्रेणियों की पायथन की अनुकूलित हैंडलिंग पर जोर दिया गया।

पायथन के रेंज फ़ंक्शन की दक्षता की खोज

पायथन 3

# Python script to demonstrate why 1000000000000000 in range(1000000000000001) is fast
def is_in_range(val, start, end):
    """Check if a value is in the specified range."""
    return val in range(start, end)

# Test the function
print(is_in_range(1000000000000000, 0, 1000000000000001))

# Custom range generator for comparison
def my_crappy_range(N):
    i = 0
    while i < N:
        yield i
        i += 1

# Test the custom range generator
print(1000000000000000 in my_crappy_range(1000000000000001))

पाइथन की रेंज ऑब्जेक्ट अत्यधिक तेज़ क्यों है?

सी

#include <Python.h>
#include <stdbool.h>

bool is_in_range(Py_ssize_t val, Py_ssize_t start, Py_ssize_t end) {
    return val >= start && val < end;
}

int main() {
    Py_ssize_t val = 1000000000000000;
    Py_ssize_t start = 0;
    Py_ssize_t end = 1000000000000001;

    if (is_in_range(val, start, end)) {
        printf("Value is in range\\n");
    } else {
        printf("Value is not in range\\n");
    }
    return 0;
}

पायथन के रेंज फ़ंक्शन ऑप्टिमाइज़ेशन में गहराई से उतरना

के प्रदर्शन का एक और पहलू पायथन 3 में इसका कार्यान्वयन अनुक्रम प्रकार के रूप में है। पायथन 2 के विपरीत , जो एक जनरेटर है, पायथन 3 एक पूर्ण अनुक्रम है. इसका मतलब है कि यह कुशल सदस्यता परीक्षण, स्लाइसिंग और अनुक्रमण संचालन का समर्थन करता है। जब आप जाँचते हैं कि कोई संख्या किसी सीमा के भीतर है या नहीं in ऑपरेटर, पायथन प्रत्येक मान के माध्यम से पुनरावृति नहीं करता है। इसके बजाय, यह रेंज के प्रारंभ, रोक और चरण मापदंडों के आधार पर अंकगणितीय जांच करता है। यह अंकगणितीय दृष्टिकोण सुनिश्चित करता है कि सदस्यता परीक्षण निरंतर समय, O(1) में किया जाता है।

पायथन की रेंज ऑब्जेक्ट को भाषा की गतिशील टाइपिंग और मेमोरी प्रबंधन से भी लाभ मिलता है। सी में अंतर्निहित कार्यान्वयन गति और मेमोरी दक्षता दोनों के लिए अनुकूलन करता है। पायथन के पूर्णांक प्रकार का लाभ उठाकर, जो मनमाने ढंग से बड़े मूल्यों को संभाल सकता है, रेंज फ़ंक्शन प्रदर्शन से समझौता किए बिना बहुत बड़े अनुक्रमों का समर्थन कर सकता है। आंतरिक सी कोड रेंज गणना और सदस्यता परीक्षण करने के लिए अनुकूलित एल्गोरिदम का उपयोग करता है, जिससे रेंज फ़ंक्शन छोटी और बड़ी दोनों श्रेणियों के लिए अत्यधिक कुशल हो जाता है।

पाइथॉन कैसे होता है फ़ंक्शन आंतरिक रूप से कार्य करता है?
अजगर का फ़ंक्शन स्टार्ट, स्टॉप और चरण मानों का उपयोग करके तुरंत संख्याएँ उत्पन्न करता है, जिससे मेमोरी में सभी संख्याएँ उत्पन्न किए बिना कुशल सदस्यता परीक्षण की अनुमति मिलती है।
क्यों है ऑपरेटर इतनी तेजी से ?
ऑपरेटर प्रत्येक मान को दोहराने के बजाय अंकगणितीय जाँच करता है, जो इसे बड़ी रेंज के लिए तेज़ बनाता है।
के बीच क्या अंतर है पायथन 3 में और पायथन 2 में?
पायथन 3 में, एक अनुक्रम वस्तु है, जबकि पायथन 2 में, एक जनरेटर है. अनुक्रम ऑब्जेक्ट कुशल सदस्यता परीक्षण और स्लाइसिंग का समर्थन करता है।
क्या पाइथन कर सकते हैं? बहुत बड़ी संख्या संभालें?
हाँ, पायथन का पायथन की गतिशील टाइपिंग और बड़े मानों का समर्थन करने वाले पूर्णांक प्रकार के कारण मनमाने ढंग से बड़ी संख्याओं को संभाल सकता है।
पायथन मेमोरी दक्षता कैसे सुनिश्चित करता है? ?
अजगर का सभी मानों को स्मृति में संग्रहीत नहीं करता है. यह मेमोरी दक्षता सुनिश्चित करते हुए स्टार्ट, स्टॉप और स्टेप मापदंडों का उपयोग करके मांग पर मूल्यों की गणना करता है।
क्या कस्टम रेंज जनरेटर पायथन की तुलना में धीमा है? ?
हां, एक कस्टम रेंज जनरेटर धीमा है क्योंकि यह प्रत्येक मान को एक-एक करके उत्पन्न करता है, जबकि पायथन कुशल अंकगणितीय जाँच करता है।
स्लाइसिंग पायथन के साथ क्यों काम करती है? ?
अजगर का स्लाइसिंग का समर्थन करता है क्योंकि इसे अनुक्रम ऑब्जेक्ट के रूप में कार्यान्वित किया जाता है, जो उप-श्रेणियों तक कुशल पहुंच की अनुमति देता है।
Python में कौन से अनुकूलन का उपयोग किया जाता है? ?
अजगर का अंकगणितीय संचालन और मेमोरी प्रबंधन को संभालने के लिए सी में अनुकूलित एल्गोरिदम का उपयोग करता है, जो इसे तेज और कुशल बनाता है।

बड़े अनुक्रमों को संभालते समय पायथन का रेंज फ़ंक्शन अपने असाधारण प्रदर्शन के लिए जाना जाता है। अंकगणितीय जांच और अनुकूलित एल्गोरिदम का लाभ उठाकर, यह सभी मध्यवर्ती मूल्यों को उत्पन्न करने के ओवरहेड के बिना सदस्यता को कुशलतापूर्वक निर्धारित कर सकता है। यह डिज़ाइन न केवल मेमोरी बचाता है बल्कि तेज़ निष्पादन भी सुनिश्चित करता है, जिससे यह व्यापक संख्यात्मक श्रेणियों से निपटने वाले डेवलपर्स के लिए एक अमूल्य उपकरण बन जाता है।

पायथन 3 में "100000000000000 रेंज (100000000000001)" की दक्षता को समझना

पायथन के रेंज फ़ंक्शन प्रदर्शन को समझना

पायथन के रेंज फ़ंक्शन की दक्षता की खोज

पाइथन की रेंज ऑब्जेक्ट अत्यधिक तेज़ क्यों है?

पायथन के रेंज फ़ंक्शन ऑप्टिमाइज़ेशन में गहराई से उतरना