Python for循环更好的方法
我们都知道在Python中执行语句的常用方法是使用for循环。
这样做的一般方法是，
# I am assuming iterated list is redundant. # Just the number of execution matters. for _ in range(count): pass
我相信没有人会争辩说上面的代码是常见的实现，但是还有另一种select。 通过乘以引用来创buildPython列表创build的速度。
# Uncommon way. for _ in [0] * count: pass
也有旧的方式。
i = 0 while i < count: i += 1
我testing了这些方法的执行时间。 这是代码。
import timeit repeat = 10 total = 10 setup = """ count = 100000 """ test1 = """ for _ in range(count): pass """ test2 = """ for _ in [0] * count: pass """ test3 = """ i = 0 while i < count: i += 1 """ print(min(timeit.Timer(test1, setup=setup).repeat(repeat, total))) print(min(timeit.Timer(test2, setup=setup).repeat(repeat, total))) print(min(timeit.Timer(test3, setup=setup).repeat(repeat, total))) # Results 0.02238852552017738 0.011760978361696095 0.06971727824807639
如果差别不大，我不会提出这个问题，但是可以看出，速度的差别是％100。 所以我的问题是，为什么Python不鼓励这种用法，如果第二种方法更有效率？ 有没有更好的办法 ？
testing用Windows 10 ， Python 3.6完成 。
编辑1：继@蒂姆·彼得斯的build议
. . . test4 = """ for _ in itertools.repeat(None, count): pass """ print(min(timeit.Timer(test1, setup=setup).repeat(repeat, total))) print(min(timeit.Timer(test2, setup=setup).repeat(repeat, total))) print(min(timeit.Timer(test3, setup=setup).repeat(repeat, total))) print(min(timeit.Timer(test4, setup=setup).repeat(repeat, total))) # Gives 0.02306803115612352 0.013021619340942758 0.06400113461638746 0.008105080015739174
哪个提供了更好的方法，这几乎可以解答我的问题。 谢谢你这么快的回答，如果在提问的时候我自己的研究部分不够用了，不好意思。
你能解释为什么这比range更快，因为两者都是发电机。 这是因为价值从不改变？
只是把我的评论“答案”：
for _ in itertools.repeat(None, count) do something
是获得最佳世界的非显而易见的方式：微小的恒定空间需求，并且每次迭代不会创build新的对象。 在封面之下， repeat的C代码使用本地C整数types（不是Python整数对象！）来跟踪剩余的计数。
出于这个原因，计数需要适合平台C ssize_ttypes，这通常在32位盒子上是2**31 - 1 ssize_t ，而在64位盒子上是这样的：
>>> itertools.repeat(None, 2**63) Traceback (most recent call last): ... OverflowError: Python int too large to convert to C ssize_t >>> itertools.repeat(None, 2**63-1) repeat(None, 9223372036854775807)
这对我的循环来说是足够大的;-)
第一种方法（在Python 3中）创build一个范围对象，它可以迭代值的范围。 （它就像一个生成器对象，但是可以迭代多次）。它不占用太多的内存，因为它不包含整个范围的值，只是一个当前值和一个最大值，步长（默认1），直到它达到或超过最大值。
将range(0, 1000)的大小range(0, 1000)与list(range(0, 1000))大小list(range(0, 1000)) ： 在线试用！ 。 前者非常有记忆效率; 无论大小如何，只需要48个字节，而整个列表在大小上线性增加。
第二种方法虽然速度更快，但却占用了我过去所说的内存。 （另外，虽然0占用了24个字节，而None占用了16个，但是每个数组有10000个都有相同的大小，有趣的可能是因为它们是指针）
有趣的是， [0] * 10000小于list(range(10000))大约10000，这是有道理的，因为在第一个中，所有东西都是相同的原始值，因此可以优化。
第三个也不错，因为它不需要另一个堆栈值（而调用range需要调用堆栈上的另一个地方），但是因为它慢了6倍，所以不值得。
最后一个可能是最快的，因为itertools是这么酷：PI认为它使用了一些C库优化，如果我没有记错的话。
前两个方法需要为每个迭代分配内存块，而第三个方法只是为每个迭代做一个步骤。
范围是一个缓慢的function，我只有在需要运行不需要速度的小代码range(0,50)例如range(0,50)时才使用它。 我认为你不能比较3种方法，它们是完全不同的。
更新
根据下面的评论，第一种情况只对Python 2.7有效，在python 3中它像xrange一样工作，并且不为每次迭代分配块。 经过testing，他是对的。
