3. 利用set：在比较时，`test_03_v1`利用set代替嵌套循环，速度提升498.17倍，从9047ns降低到18.16ns。4. 跳过不相关的迭代：通过优化`function_do_something_v1`，避免冗余计算，速度提升1.94倍，从16.91ns降低到8.69ns。5. 代码合并：将`test_05_v1`的is_prime函数内联到循环中，提升1....
加速 Python for 循环
本文将展示如何通过12种策略提升Python for循环的性能，让你的代码运行速度提升1.3倍到970倍。让我们逐一探索这些方法：
1. 列表推导式：使用`test_01_v1`替代`test_01_v0`，速度提升2倍，从32.16ns降低到16.04ns。
2. 外部计算长度：将`test_02_v1`与`test_02_v0`对比，移出for循环的长度计算，速度提升1.64倍，从112.13ns降低到68.30ns。
3. 利用set：在比较时，`test_03_v1`利用set代替嵌套循环，速度提升498.17倍，从9047ns降低到18.16ns。
4. 跳过不相关的迭代：通过优化`function_do_something_v1`，避免冗余计算，速度提升1.94倍，从16.91ns降低到8.69ns。
5. 代码合并：将`test_05_v1`的is_prime函数内联到循环中，提升1.35倍，从1271.19ns降低到939.60ns。
6. 避免重复计算：通过`test_07_v1`的改进，减少重复计算，速度提升1.51倍，从139.15ns降低到92.33ns。
7. 使用生成器：将`test_08_v1`中的Fibonacci计算优化为生成器，速度提升22.06倍，从0.083ns降低到0.004ns。
8. map()函数：利用`test_09_v1`的map()函数，避免显式for循环，速度提升970.69倍，从4.40ns降低到0.005ns。
9. Memoization：使用`fibonacci_v2`和`lru_cache`，速度提升57.69倍，从63.66ns降低到1.10ns。
10. 向量化：`test_11_v1`中的numpy sum函数替代for循环，速度提升28.13倍，从32.94ns降低到1.17ns。
11. 避免中间列表：`test_12_v1`利用filterfalse，降低内存使用，速度提升131.07倍，从333ns降低到254ns。
12. 高效连接字符串：使用join代替+操作符，`test_13_v1`速度提升1.54倍，从32.42ns降低到21.05ns。
总结：通过这些优化，我们可以显著提高Python for循环的执行效率，从基础的32.16ns提升至0.004ns，效果显著。记住，根据具体应用，选择最合适的优化策略至关重要。2024-08-17
