Разница все же небольшая есть в начальных циклах while и for: - в цикле while выполняется увеличение значения переменной "result" на 1 - в цикле for выполняется увеличение значения переменной "result" на значение переменной "num" Другими словами, функции loop1() и loop2() вернут разные значения.

Видео по ctypes будет круто увидеть! Годный контент, давно была идея объединить с и Пайтон, но казалось сложной затеей, спасибо!

Хочешь ускорить python, пиши на С, как то так я понял это видео)

Quick review: самый быстрый способ итерировать в пайтон - не итерировать в пайтон. Ты использовал разные функции: где-то ты считал сумму чисел до ста миллионов, а где-то количество чисел до ста миллионов. Вещи разные, и потому как интерпритатор пайтон, так и компилятор gcc будут по разному оптимизировать код. С большой долей вероятности, gcc съел весь твой цикл, так как увидел константные литералы и цикл по ним, и выдал предкомпилированный ответ.

Попробуйте return (i * (i - 1)) // 2 Numpy - очень крутая библиотека. Лежит в основе кучи фреймворков для дата-аналитики и ML. Вот только arange(100000000) аллоцирует соответственно бооооольшой блок в памяти. А для быстрых вычислений, кстати, можно ещё Numba или что-то другое с JIT-компиляцией использовать. А если ещё и с распределенными вычислентями на видеокарте... Мммм пушка-гонка))

Забавное видео, я не знаком с питоном совсем, чего не скажу про си. Так вот разница в них в том, что питон это интерпретируемый язык, а си - компилируемый. И скорость выполнения циклов такая потому что в си есть компилятор и такие циклы он оптимизирует на раз, даже без флага -o3 (максимальная оптимизация), т.е. весь цикл фактически уменьшился до строчки result = value. поэтому время выполнения и занимало 0-1с, никакой магии тут нет. чтобы программа честно пробегала миллион итераций можно добавить спецификатор volatile для переменной result или i, это укажет компилятору, что эта переменная может измениться вне программы и оптимизировать ее нельзя, т.е. программа каждый раз будет вызывать эту переменную из ПАМЯТИ при каждом обращении, что усложняет задачу и сравнивать такой цикл с питоновским неверно, т.к. итераторы скорее всего программа будет держать в регистре, а не в памяти, что так же увеличивает скорость работы программы! И да нет разницы между циклами for и while в целом (на Асемблере) и в частности в си, в самом начале языка Си цикла for не было вообще и не зря надо написать for(;;) чтобы запустить бесконечный цикл, я думаю это типо глобального макроса, который раскрывается в while по итогу, и при переводе на ассемблер команды не меняются ни при for ни при while, меняется лишь "интерфейс" для программиста. Дальше идут мои предположения, не претендующие на истину в 10 инстанции! В питоне разница же происходит, как ты правильно сказал за счет того, что range написан на Си, т.е. на строго типизированном языке, поэтому команды num += 1 на Си и Питоне будут выполняться за разное время, т.к. на Си это всегда переменная определенного типа, а в питоне нет, поэтому под капотом команды num +=1 интерпретатор сначала смотрит что за тип был, какой тип мы плюсуем и выполняет команду и в цикле while он делает это каждый раз для двух переменных num и result, в цикле for он это делает 1 раз для переменной num, и каждый раз для переменной result. Хотя могу ошибаться тут, т.к. питон не изучал...

5:50 если совсем коротко, в Си for появился просто для упрощения работы программистов (синтаксический сахар), на деле же грубо говоря это просто обёртка цикла while. Ну, не с помощью LOOP циклы реализовываем, и на том спасибо)

В цикле while Вы не вычисляете sum(range(value), Вы только увеличиваете rezult+=1, а в цикле for Вы действительно вычисляете sum(range(value). Сравнение не совсем корректно.

Если расскажешь о методах ускорения питона с помощью си это будет огонь! Не знал, что можно писать свои модули на си, теперь появилось много разных мыслей/идей Спасибо!)

Глубокомысленно, хорошо, интересно Спасибо

Щас бы в первом цыкле увеличивать на 1 а во втором на арефметичческую прогресию ... автор гений

Спасибо! Про подключение сишных библиотек очень интересно

Хороший контент👍 Спасибо!

это очень круто ! спасибо за видео

Привет, спасибо за видео. Используешь ли пайчарм? Стоит ли к нему привыкать заранее даже тогда, когда весь его функционал не нужен, или считаешь лучше на него пересаживаться только по надобности?

В первом цикле опечатка (10 строка), вы наверное имели ввиду result+=num чтобы там была прогрессия

def loop1(num = value): result = 0 while num: result += num num -=1 return result print(t()) на 28% быстрее вашего whil'a считает

Не хватает действительно самого быстрого варианта - суммы арифметической прогрессии )

Реально крутые видосы Смотрю с удовольствием

Спасибо за твои видосы, да было бы хорошо посмотреть про библеотеку numpy

Цикл фор в си сделай по другому: for(int i=big_num; i; --i){ /*do your stuff*/ } так будет на 10-20% быстрее Все дело в том что на ассемблере у тебя генерится сравнение в виде операции cmp которая автоматически генерит флаг состояния по все видам сравнения (> < и ТД и та) и потом генерится код с необходимым джампом. Если по моему то просто проверка на (не ноль) при флаге -О3. Есть ещё более извратный вариант: for(int i=big_num/4; i; --i){ /*do your stuff 1*/ /*do your stuff 2*/ /*do your stuff 3*/ /*do your stuff 4*/ } for(int i=big_num%4; i; --i){ /*do your stuff*/ } итоговая производительность должна возрасти в 2раза минимум Насчёт ситайпс - сделай. Развлекайся)))

Неоднозначное видео. Автор, естественно, не врёт, особенно если понять, что во второй функции просто небольшая опечатка. Там нужно убрать у result += num знак плюса, вы получите похожие значения. Т.е. название видео полностью оправданно, при работе с пайтоном нужно помнить, где можно сэкономить время. Но с другой стороны важно понимать принципиальную разницу двух циклов. В данной ситуации вы просто пытаетесь использовать цикл while взамен цикла for. Однако они имеют разное значение в программировании. While изначально не подразумевает работу с такими большими значениями, и он работает непосредственно с true и false, т.е. входные параметры можно сделать любые, сравнивать хоть текст, хоть логическое, хоть цифру. А цикл с параметром изначально задуман как счётчик. Можно ли заменять эти циклы друг другом? Да. Но зачем? В теории можно ходить на руках и брать ногами вилку. Но есть ли в этом смысл? Не думаю.

круто...спасибо !

Вывод времени ровно 0 секунд или ровно 1 секунду или ровно 2 секунды намекает, что код обрабатывает разницу между промежутками времени как int, поэтому точность измерения до 0,9(9) секунд.

Написал комент на средине, но когда досмотрел до конца это просто огненно 🔥 Продолжай 👊🤝

да кстати у питона есть API для С поэтому можно что-то написать на С а потом использовать в питоне благодаря чему некоторые библиотеки фреймворки написаны на C, C++ а какая у тебя тема в VS code? понравилась довольно приятная

На С неважно for или while, все примерно одинаково работают по скорости выполнения. Но чтобы на С корректно замерить время выполнения цикла, надо итоговую сумму в конце вывести на экран, тогда компилятор сделает честный код. При этом важно поставить опцию компиляции -O2 (можно и -O3). Однако, если у Вас простейший инкремент, то умный компилятор может свернуть его самостоятельно вне зависимости от вывода результата на печать :) Возможно, лучше тестировать сумму арифметической прогрессии, чтобы компилятор не смог распознать зависимость. На С/С++ легко наступить на грабли и требуется некоторое время на составление корректного теста.

Круто!)

Очень нужно видео о том, как передавать/забирать из си переменные в питон

2:15 Увы это совсем не образно : (. Отличный видос и информация полезная! А что у вас за дистрибутив стоит?

Круто!

Как сказал ещё mCoding: Самый быстрый способ писать циклы в питоне - не писать циклы в питоне Если вам нужна скорость в питоне - не используйте питон

вот прям спасибо!

Если посмотреть итоговое значение, которое выдаётся при использовании цикла с модулем Numpy, то оно отличается от того, что выдают первоначальные (имеются ввиду циклы в которых рассматривается именно арифметическая прогрессия), если понизить число итераций со 100000000 до 10000, то всё будет работать так как задумывалось автором изначально. Такие вещи нужно проверять на практике, а не слепо верить, что показанный вам материал в подобных видео, будет работать как часы.

Привет. Можешь рассказать зачем нужен файл __init__.py ?

Я не силен в программировании, но вроде как функции loop1 и loop2 вернут разные значения. О каком сравнении идет речь? И какой линукс используется?

Извините за тупой вопрос (не давно начал изучать Пайтон), но как поставить стрелочку, в место "->"

если в первом случае в def loop1() убрать (не нужный) result+=num то скорость сравняется со вторым вариантом, где используется range более того, если в def loop2() нагрузить первым бессмысленным действием (result+=num) то и скорость выполениея с range будет примерно такой же как и без range вывод : первые два примера имеют разницу в быстродействии аж 13% ( что имхо малосущественно ), остальные ещё не смотрел, но по общему мнению(что тоже требует проверки) numpy быстрее обычного питона на порядок, что уже существенно

Очень полезно

Та ты гений! Превью видео даже не преувеличено, а так как есть, лови респект

спасибо интересно. сравнил у себя Python 3 loop1 - 7.2 loop2 - 4.5 Python 2.7.18 loop1 - 5.5 loop2 - 9.8 loop2 - 8.2 (если вместо range использовать xrange) IronPython 2.7.3 loop1 - 4 loop2 - 9 (если вместо range использовать xrange)

А теперь давайте представим, что есть такая библиотека, как numba и попробуем воспользоваться её функцией njit, в роли декоратора. import timeit import numpy as np from numba import njit value = 100_000_000 def loop1(num=0, result=0) -> int: while num < value: result += num num += 1 return result def loop2(result=0) -> int: for num in range(value): result += num return result def loop3() -> int: return sum((num for num in range(value))) def loop4() -> int: return sum([num for num in range(value)]) def loop5() -> int: return sum(range(value)) def loop6() -> int: return np.sum(np.arange(value)) @njit def loop7(num=0, result=0) -> int: while num < value: result += num num += 1 return result @njit def loop8(result=0) -> int: for num in range(value): result += num return result print(f"loop1: {timeit.timeit(loop1, number=1)}") print(f"loop2: {timeit.timeit(loop2, number=1)}") print(f"loop3: {timeit.timeit(loop3, number=1)}") print(f"loop4: {timeit.timeit(loop4, number=1)}") print(f"loop5: {timeit.timeit(loop5, number=1)}") print(f"loop6: {timeit.timeit(loop6, number=1)}") print(f"loop7: {timeit.timeit(loop7, number=1)}") print(f"loop8: {timeit.timeit(loop8, number=1)}")

Настоящая интеграция с C - это Pytex/Cython. Питоновский код транслируется в C и компилируется gcc, а синтаксическое надмножество Pyrex имеет плюшки вроде статической типизации, структур и указателей.

Хочу ctype! ) и если можно написание библиотек на Си для питона?

расскажи про cython и формат файлов .pyx

Так или иначе полезная инфа Помню о numpy с ML, но в таких скоростях нет необходимости)

Чтобы посмотреть время работы программы, можно запускать так: time ./main. И тогда не нужно это реализовывать в коде.

Невероятно крутой видос

Измерения через функцию time() в С или C++ некорректны, т.к. точность этого метода только лишь до секунды. Нужно использовать более точные функции, а не time(). Т.к. у Вас какая-то linux образная ОС, то можно было бы использовать clock_gettime(). Ну либо стандартную clock() уже... А то, что у Вас получалось либо 0 либо 1 секунда, то это лишь потому, что момент запуска совпадал с переходом с предыдущей секунды на следующую...

Замеры скорости работы функции в С вызывает большие сомнения, неужели она выполняется ровно 1 сек или 2 сек с точностю до 6 знака? Там ведь что-то точно округляется, и невозможно сравнить скорость с суммой из Numpy. А в целом, я думаю было бы круто ещё сравнить с Just-In-Time compilation из библиотеки Numba.

Интересно видео 100% нигде его не видел:)

спс, полезно

А какой у вас Linux? Крутой видос

Си конечно мощно. Но проще всё же на Rust ускорить пайтон. За два года коммерческой разработки бекенда, ни разу не потребовались мощные вычисления в коде. Всё до боли банально - достать из БД или положить/обновить в БД запись. Хотя. Если в главном сервисе делать агрегацию данных, т.е. полученные по шине данные из разных сервисов сложить в один json, то наверное можно и написать на Си/Раст. П.С. Была задача по расчету количества потомков у животного до 4 колена. Но это нереально делать в коде, т.к. 5млн записей в БД занимает много места. Получить запросом и обработать не выйдет. Тут опять же нужно на SQL делать. В общем, непонятно где может пригодиться.

Спасибо

Все очень интересно, но ничего не ясно. Так по видео же сравнивается арифмитические операции суммировани, а не сами циклы как таковые. Допустим какая польза мне от sum() если мне нужно перебрать словарь? А вот видос как прикрутить C к python для ускорения будет полезно

Почитал новости, оказывается, началась работа над ускорением CPython. Версия 3.11 будет в разных случаях от 10% до 60% быстрее, чем 3.10. Что было сделано: 1) Faster Runtime. 2) Inlined Python function calls 3) Specializing Adaptive Interpreter Собираются в течение пару лет прикрутить JIT, что уже сделано на PyPy

Интересно Вообще все делаю с лист компрехеншен, генератор, не залупит ничего в память. Поиск по файлу займёт время, но не так долго) Зависит от количества данных. Лист комп конечно не прямо миг, но я и не МЛ специалист тоже)

привет, подскажи пожалуйста, что это за стрелочки после функции? для чего они нужны и как их писать?

Видео крутое и очень информативное! Только почему нельзя было вывести точное время выполнения в C, а не округлять?

Привет, как обновить питон в Zorin OS 16?

Блин. Вот это реально полезное видео. Хотя конечно если твой сервис начинает нуждаться в таком то походу твоя программа спроектирована как-то не правильно.

В си (или си++) можно реализовать блок через ассемблер и будет ещё быстрей😀

Жаль, что можно поставить только один лайк 👍

Программы не совсем идентичные. В программе на С оптимизатор видит что result никак не используется никуда не передаётся и просто не запускает цикл, вообще все что связано с result в скомпилированный код не попадает, поэтому программа выполняется действительно мгновенно.

Полезно

Маленькое дополнение по NumPy после моих экспериментов с ним: 1. У автора вычисляется НЕ верная сумма, т.к. он использовал arange по умолчанию, а по умолчанию он считает элементы int32 поэтому у него будет происходить переполнение НО при этом никаких ошибок не выходит. Чтоб правильно считалось нужно записать так numpy.arange(100_000_000, dtype=numpy.int64) время при этом практически не меняется. 2. У всего есть цена и у arange она тоже есть, и это то что в отличии от range он СОЗДАЕТ ВЕСЬ массив в памяти, т.е. все эти 100 миллионов элементов! Когда я попытался создать больший массив на 10 миллиардов он вывел ошибку что памяти не хватает и нужно 74Гб оперативки!!! Кстати 70% времени работы уходит на создание этого массива, само суммирование за остальные 30%. Т.е если бы не создавался массив, можно было бы в 2 раза еще ускорить, но я не знаю возможно ли это в NumPy,. Это точно не numpy.sum т.к. он ждет на вход только массив.

Поигрался с циклами, действительно Пи очень медленный, и на нем еще написано большинство современного софта ( ( .. Придется С вспоминать) Спасибо за gcc

Какой плагин используется для такой темы?

Отличное видео👍 Жду Numpy

Дядь сделай пример со строками, например когда ты их парсишь и формируешь обьект, а не вот эта математика, которую питонисты увидят раз в жизни (в универе) а не на работе

Тыщу лайков, хмм... ну лан лайкану, мне понравился хинт что в питоше можно int записать как 100_000_000.. Я не очень знаю питон, но отлично знаю Си. По поводу numpi скажу, что стоило-бы проверить ещё ударную по потокам процессора... Сисадмины очень часто жалуются на эту либу что она глушит процак. Итерация с сложением в Си скорее не милисикунды, скорее всего это наносекунды. В конечном итоге это скорее всего 8 команд асемблера, что для процессора вообще раз плюнуть.

Python написали что бы не писать на С, а давайте писать на С - Python медленный 😅

Попробовал с Go (просто цикл, без какой либо оптимизации) 100 000 000 - 42 ms 1 000 000 000 - 318 ms

🔥

Видео крутое.!

Го видос про numpy!!!!

А возможно ли запустить файл питон из другого файла на питоне У меня есть проект игры в которой файлы отделены Код меню отдельно Сама игра отдельно Типо сделать чтобы можно было из меню запустить саму игру по нажатию кнопки P.S Или ООП

Спасибо автору, всегда ненавидел питон, любил С++, теперь понял что ошибался, видно грамотного человека

кроме numpy ещё numba увеличивает скорость :)

Хз якщо щось довго працює то паралельте процеси або векторизацію використовуйте як у відео якщо довго то проще динамічну компіляцю використовувати там не потрібно знати сі просто одна комада і все якщо ще заморочитися то можна статичну компіляцію зробити тоді сі потрібно знати а так кобінуйте методи стадартно пишете функцію яка рахує щось через векторизацію яка розпаралелена на 4 потока і якщо часто визиваєця компілюєця якщо рекурсії багато то декоратори ставите ще

Мало кто знает, но самый быстрый способ выполнить программу в питоне - это не использовать питон, а перейти на что-то более менее адекватное.

а на ассемблере будет быстрее?

да ужж сравнили 2ное вычисление с одинарным), и подход нелогичный немног, тогда уж не си , а голанд дучше бы импортировали, теперь уже даж для игрушек берут многопроцессорные сокеты и процы по 20 ядер с куевым количеством потоков и язык си уже стал подтупливать, а питон в принцыпе не для быстрых задач, а для всех кроме десктопа почти)

классика: "моя функсция нихрена не делает но выполняется очень быстро". смысла в подобных "оптимизациях" никакого, так как реальный код делает "чуть" больше, чем суммирует последовательност целых, которую можно вообще вычислить один раз и возвращать константу.

Не люблю писать коментарии, но твои видео просто восхитительны, знай что ты это делаешь очень круто и без воды, годный видос )

7:16 - а если компилировать с флагом оптимизации `-O3` весь цикл сворачивается в формулу. Цикл на 1е15 итераций отрабатывает за 3мс (время запуска, выполнения и завершения программы с выводом результата в консоль). Куда интересней просуммировать последовательность, как в python `sum(range(10**8))`, т.е. `sum += num` а не `sum++`.

Для чего стрелочки "-> int"в функции loop? Без них функция будет работать по-другому?

теперь понятно как комбинировать 2 языка)

Не совсем корректно говорить что Си работает быстрей чем питон в данном контексте. Быстрей здесь работает то, что меньше затрачивает обращений к аллокатору. Тот же си если будет постоянно малочить, будет медленней чем си работающий со стеком. И питон, который дофига создаёт объектов для gc, работает медленней, чем питон, который задействует меньше объектов (скажем встроенные функции) и не создаёт лишние обращения к памяти и трековые ссылки… и скорее речь здесь стоит вести об оптимизации работы с памятью, а не сравнивать два языка имхо…

Где-то я видел это видео)

Самый лучший способ оптимизировать pyton программу-написать ее на С++

может тогда в с++ кое-что писать на python

сто пудовый лай и коммент

Ждём новое видео

Итерацью на префиксную, не происходит копирования переменной.

++i работает быстрее i++, ошибка получается

А, чтобы Пито работал быстрее нам нужно использовать С… ок

Видео о ctypes нужно.

Питон серьезный язык или нет ?