众所周知，Python 不是一种执行效率较高的语言。此外在任何语言中，循环都是一种非常消耗时间的操作。假如任意一种简单的单步操作耗费的时间为 1 个单位，将此操作重复执行上万次，最终耗费的时间也将增长上万倍。
while 和 for 是 Python 中常用的两种实现循环的关键字，它们的运行效率实际上是有差距的。比如下面的测试代码：
import timeit
def while_loop(n=100_000_000):
i = 0
s = 0
while i < n:
s += i
i += 1
return s
def for_loop(n=100_000_000):
s = 0
for i in range(n):
s += i
return s
def main():
print('while looptt', timeit.timeit(while_loop, number=1))
print('for looptt', timeit.timeit(for_loop, number=1))
if __name__ == '__main__':
main()
# => while loop 4.718853999860585
# => for loop 3.211570399813354这是一个简单的求和操作，计算从 1 到 n 之间所有自然数的总和。可以看到 for 循环相比 while 要快 1.5 秒。
其中的差距主要在于两者的机制不同。
在每次循环中，while 实际上比 for 多执行了两步操作：边界检查和变量 i 的自增。即每进行一次循环，while 都会做一次边界检查 (while i
for 循环不需要执行边界检查和自增操作，没有增加显式的 Python 代码（纯 Python 代码效率低于底层的 C 代码）。当循环的次数足够多，就出现了明显的效率差距。
可以再增加两个函数，在 for 循环中加上不必要的边界检查和自增计算：
import timeit
def while_loop(n=100_000_000):
i = 0
s = 0
while i < n:
s += i
i += 1
return s
def for_loop(n=100_000_000):
s = 0
for i in range(n):
s += i
return s
def for_loop_with_inc(n=100_000_000):
s = 0
for i in range(n):
s += i
i += 1
return s
def for_loop_with_test(n=100_000_000):
s = 0
for i in range(n):
if i < n:
pass
s += i
return s
def main():
print('while looptt', timeit.timeit(while_loop, number=1))
print('for looptt', timeit.timeit(for_loop, number=1))
print('for loop with incrementtt',
timeit.timeit(for_loop_with_inc, number=1))
print('for loop with testtt', timeit.timeit(for_loop_with_test, number=1))
if __name__ == '__main__':
main()
# => while loop 4.718853999860585
# => for loop 3.211570399813354
# => for loop with increment4.602369500091299
# => for loop with test 4.18337869993411可以看出，增加的边界检查和自增操作确实大大影响了 for 循环的执行效率。
前面提到过，Python 底层的解释器和内置函数是用 C 语言实现的。而 C 语言的执行效率远大于 Python。
对于上面的求等差数列之和的操作，借助于 Python 内置的 sum 函数，可以获得远大于 for 或 while 循环的执行效率。
织梦DEDE5凭借其专业的技术、丰富的电子商务经验在第一时刻为此最流行的购物方式推出开源程序。独立编译模板、自由修改、代码简洁，安全高效、数据缓存等技术的应用，使其能在大浏览量的环境下快速稳定运行，切实节约网站成本，提升形象。同行业比较，织梦DEDE5的优势在哪里？整体规划 摒弃开发速度慢，效率低下、冗余严重的框架。投入大量的时间和精力，打造最简洁高效的程序开源程序 我们渴望公平、公正、开放的竞争
import timeit
def while_loop(n=100_000_000):
i = 0
s = 0
while i < n:
s += i
i += 1
return s
def for_loop(n=100_000_000):
s = 0
for i in range(n):
s += i
return s
def sum_range(n=100_000_000):
return sum(range(n))
def main():
print('while looptt', timeit.timeit(while_loop, number=1))
print('for looptt', timeit.timeit(for_loop, number=1))
print('sum rangett', timeit.timeit(sum_range, number=1))
if __name__ == '__main__':
main()
# => while loop 4.718853999860585
# => for loop 3.211570399813354
# => sum range0.8658821999561042可以看到，使用内置函数 sum 替代循环之后，代码的执行效率实现了成倍的增长。
内置函数 sum 的累加操作实际上也是一种循环，但它由 C 语言实现，而 for 循环中的求和操作是由纯 Python 代码 s += i 实现的。C > Python。
再拓展一下思维。小时候都听说过童年高斯巧妙地计算 1 到 100 之和的故事。1…100 之和等于 (1 + 100) * 50。这个计算方法同样可以应用到上面的求和操作中。
import timeit
def while_loop(n=100_000_000):
i = 0
s = 0
while i < n:
s += i
i += 1
return s
def for_loop(n=100_000_000):
s = 0
for i in range(n):
s += i
return s
def sum_range(n=100_000_000):
return sum(range(n))
def math_sum(n=100_000_000):
return (n * (n - 1)) // 2
def main():
print('while looptt', timeit.timeit(while_loop, number=1))
print('for looptt', timeit.timeit(for_loop, number=1))
print('sum rangett', timeit.timeit(sum_range, number=1))
print('math sumtt', timeit.timeit(math_sum, number=1))
if __name__ == '__main__':
main()
# => while loop 4.718853999860585
# => for loop 3.211570399813354
# => sum range0.8658821999561042
# => math sum 2.400018274784088e-06最终 math sum 的执行时间约为 2.4e-6，缩短了上百万倍。这里的思路就是，既然循环的效率低，一段代码要重复执行上亿次。
索性直接不要循环，通过数学公式，把上亿次的循环操作变成只有一步操作。效率自然得到了空前的加强。
最后的结论（有点谜语人）：
实现循环的最快方式—— —— ——就是不用循环
对于 Python 而言，则尽可能地使用内置函数，将循环中的纯 Python 代码降到最低。
