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Início / coding / Perguntas / 79595582
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egg-kun
egg-kun
Asked: 2025-04-28 07:55:54 +0800 CST2025-04-28 07:55:54 +0800 CST 2025-04-28 07:55:54 +0800 CST

Fiz um código embutido para uma tarefa e fiquei pensando se usá-lo seria mais eficiente com ou sem

  • 772

O objetivo da tarefa era inicializar uma lista vazia chamada rand_array e preenchê-la com 10 números aleatórios exclusivos

Eu descobri a tarefa normalmente, seguindo as instruções do professor:

import random

rand_array = []
while len(rand_array) != 10:
    lmnt = random.randint(1, 15)
    if lmnt not in rand_array:
        rand_array.append(lmnt)

print(rand_array)

Modifiquei-o mais tarde para ter inline para torná-lo mais eficiente, já que meu professor não gostava que eu usasse inline:

import random

rand_array = []
while len(rand_array) < 10:
    lmnt = random.randint(1, 15)
    rand_array.append(lmnt) if lmnt not in rand_array else None

Comecei a me questionar se isso seria realmente mais eficiente e se eu ainda conseguiria melhorar removendo a necessidade de inicializar uma lista vazia. Então, a pergunta principal é: "A segunda versão é mais eficiente que a primeira?" e também "Posso tornar a segunda versão ainda mais eficiente?"

Além disso, antes que alguém diga "Essa é uma tarefa tão pequena, não importa", se eu usar muito código embutido no futuro, preciso saber se a maneira como estou usando é mais eficiente do que o código não embutido.

Também peço desculpas antecipadamente se algo que digitei estiver impreciso.

python
  • 2 2 respostas
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2 respostas

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  1. Best Answer
    Anerdw
    2025-04-28T11:36:09+08:002025-04-28T11:36:09+08:00

    Tecnicamente, seu inline é, na verdade, um pouco menos eficiente. Ele força o Python a:

    1. (Resumidamente) armazene um Nonevalor no Truecaso
    2. Ignore o caso falso no caso verdadeiro.

    Isso não é apenas teórico; o bytecode CPython para a segunda abordagem (de dis) tem instruções extras justamente por esse motivo.

    Essa é uma diferença bem pequena, no entanto. Mais importante, a segunda abordagem é difícil de ler. Expressões ternárias são essencialmente para um caso de uso:

    1. Você tem uma instrução if AND
    2. Ele precisa de uma instrução AND ELSE
    3. A única coisa que esse if-else faz é determinar o valor de uma variável.

    Seu caso de uso passa apenas no primeiro teste; não precisa de uma instrução else nem cria uma variável com base no resultado do if. Por esse motivo, um ternário é uma escolha pouco intuitiva. (Na verdade, precisei ler o código algumas vezes para descobrir por que ele não preencheu sua lista com Nonevalores.) A instrução if é mais legível e pythonica.

    A melhor solução é não fazer nenhuma dessas opções. Em vez disso, use random.sample:

    import random
    rand_array = random.sample(range(1, 16), 10)
    

    Isso tem três vantagens: é mais legível, evita a necessidade de reinventar a roda e é mais rápido. Você pode comparar a velocidade de execução usando este script:

    import random
    from timeit import timeit
    
    def if_based():
        rand_array = []
        while len(rand_array) < 10:
            lmnt = random.randint(1, 15)
            if lmnt not in rand_array:
                rand_array.append(lmnt)
        return rand_array
    
    def sample_based():
        rand_array = random.sample(range(1, 16), 10)
        return rand_array
    
    print(f"If: {timeit(if_based)}")
    print(f"Sample: {timeit(sample_based)}")
    

    A diferença é bem drástica na minha máquina.

    If: 6.120091282999965
    Sample: 3.0449935650001407
    
    • 2
  2. redoc
    2025-04-28T08:25:37+08:002025-04-28T08:25:37+08:00

    Talvez o intérprete consiga ler mais facilmente o primeiro do que o segundo ou vice-versa, mas não é de eficiência que estaríamos falando. Dê uma olhada nesta resposta .

    Mas a substituição de != por < faz uma enorme diferença em larga escala, no sentido em que o primeiro é mais eficiente.

    N=2**25
    
    def f(x):
      i=0
      while i!=x:
        i+=1
    
    def g(x):
      i=0
      while i<x:
        i+=1
    
    %timeit f(N)
    1.24 s ± 229 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
    
    %timeit g(N)
    1.87 s ± 506 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
    

    É verdade que < envolverá mais etapas de cálculo em termos de GATES do que !=, que exigirá apenas XOR.
    Mas os resultados são frequentemente mascarados em CPUs reais por pipelining e previsão de ramificação.
    Você pode testar aqui, embora o oposto do resultado proposto possa ser obtido às vezes.

    Além disso, o segundo código está gerando muitos Nones e fazendo mau uso do código embutido.
    Você pode considerar usar if lmnt not in rand_array: rand_array.append(lmnt)for inline

    Também, em geral, é um fato que, para fins de integração, estaríamos adicionando mais e mais complicações ao código

    • -1

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