Python中判断子串存在的性能比较及分析总结

站长资源 2024/11/26 佚名

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起步

对于子串搜索，Python提供了多种实现方式:in, find, index, __contains__，对其进行性能比较:

import timeit

def in_(s, other):
  return other in s

def contains(s, other):
  return s.__contains__(other)

def find(s, other):
  return s.find(other) != -1

def index(s, other):
  try:
    s.index(other)
  except ValueError:
    return False
  return True

perf_dict = {
  'in:True': min(timeit.repeat(lambda: in_('superstring', 'str'))),
  'in:False': min(timeit.repeat(lambda: in_('superstring', 'not'))),
  '__contains__:True': min(timeit.repeat(lambda: contains('superstring', 'str'))),
  '__contains__:False': min(timeit.repeat(lambda: contains('superstring', 'not'))),
  'find:True': min(timeit.repeat(lambda: find('superstring', 'str'))),
  'find:False': min(timeit.repeat(lambda: find('superstring', 'not'))),
  'index:True': min(timeit.repeat(lambda: index('superstring', 'str'))),
  'index:False': min(timeit.repeat(lambda: index('superstring', 'not'))),
}

print(perf_dict)

得到结果:

{
    'in:True': 0.2763608000000001,
    'in:False': 0.2794432,
    '__contains__:True': 0.40546490000000013,
    '__contains__:False': 0.4122471000000001,
    'find:True': 0.497128,
    'find:False': 0.4951530000000002,
    'index:True': 0.5243821999999998,
    'index:False': 0.8693923999999988
}

从结果上 in 的搜索方式性能上最好。

知其然也要之其所以然，下面就对于这个结果进行比较与分析。

in 与 __contains__ 比较

了解 Python 中协议的应该知道，in 操作其实也是调用 __contains__ ，但为什么 in 比 __contains__ 明显快了很多，明明它们最终调用的C语言函数是一样的。

在 CPython 中，in 属于操作符，它直接指向了 sq_contains 中的C级函数指针，而在 str 中的 sq_contains 直接指向了最终调用的C层函数。而 __contains__ 的调用方式，则需要先在 str 属性中进行 LOAD_ATTR 查找，然后再为 CALL_FUNCTION 创建函数调用所需的空间。

也就是说，in 直接指向了最终的C层函数，一步到位，也不走Python虚拟机的函数调用，而 __contains__ 调用方式先属性查找和Python函数调用的开销；所以 str.__contains__(other) 的形式要慢得多。

一般来说，in 方式更快只使用 Python 内置的C实现的类。对于用户自定义类，因为最终调用都是Python级的，所以两种方式都要对函数调用所需的空间的。

find 与 index 的比较

find 与 index 的查找方式的区别仅仅只是 index 在子串不存在时会抛出异常。从源码来看:

static PyObject *
unicode_find(PyObject *self, PyObject *args)
{
  /* initialize variables to prevent gcc warning */
  PyObject *substring = NULL;
  Py_ssize_t start = 0;
  Py_ssize_t end = 0;
  Py_ssize_t result;

  if (!parse_args_finds_unicode("find", args, &substring, &start, &end))
    return NULL;

  if (PyUnicode_READY(self) == -1)
    return NULL;

  result = any_find_slice(self, substring, start, end, 1);

  if (result == -2)
    return NULL;

  return PyLong_FromSsize_t(result);
}

static PyObject *
unicode_index(PyObject *self, PyObject *args)
{
  /* initialize variables to prevent gcc warning */
  Py_ssize_t result;
  PyObject *substring = NULL;
  Py_ssize_t start = 0;
  Py_ssize_t end = 0;

  if (!parse_args_finds_unicode("index", args, &substring, &start, &end))
    return NULL;

  if (PyUnicode_READY(self) == -1)
    return NULL;

  result = any_find_slice(self, substring, start, end, 1);

  if (result == -2)
    return NULL;

  if (result < 0) {
    PyErr_SetString(PyExc_ValueError, "substring not found");
    return NULL;
  }

  return PyLong_FromSsize_t(result);
}

实现方式基本相同，所以在子串存在的时候，两者的性能一致；而当子串不存在时，index 会设置异常，因此涉及异常栈的空间等异常机制，速度上也就慢了一些。

总结

in 的搜索方式性能最佳，可读性也最好，属最佳实践。

好了，以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对的支持。

扩展阅读

https://stackoverflow.com/questions/38400370/why-in-is-faster-than-contains

python判断是否存在,python判断存在,python子串

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