柴田さんがPython3.0の紹介を記事に書いて下さっています。僕も昨日、念願のCodePlexデビューをしたので、新しいバージョンは気になります。Python3.0でも動くようにしたいですし！
で、手近なところで、dictの変更について気になったので調べてみました。できることならばPython2.Xと3.0で一緒に動くプログラムにできたらいいな、という目論見があったので。要素数を10〜300,000ぐらまで変化させながら、データ取得の時間を計ってみました。取得する要素はランダムなstrです。取得するデータはkeyとvalueの両方です。結果は以下の通り。かかった時間を相対的にしてみました。
- Python2.5のiteritems(): 1
- Python2.5のinで回して[]でvalue取得: 1.4
- Python2.5のitems(): 10
- Python3.0a2のitems(): 1.6
- Python3.0a2のinで回して[]でvalue取得: 2.7
Python3.0は「まだちょっと遅いよ」と書いてあったので、だいたいこんなものかな、という速度です。iteritems()はなくなってしまうので、inで回す、というのが一番妥当かな、というのがベンチマークの結果ですね。とりあえず、Python3.0の方のitems()のコードだけ晒しておきます。データはあらかじめ作っておいて、pickleしておいたものを利用しています。
import time
import pickle
class StopWatch:
def __init__(self):
self.start_time = 0.0
def start(self):
self.start_time = time.time()
def stop(self):
return time.time() - self.start_time
def test():
stopwatch = StopWatch()
samples = pickle.load(open("testdata.txt", "br"), )
# samplesには長さが10〜300,000までの辞書が配列に入っています。
for sample in samples:
stopwatch.start()
for key, value in sample.items():
pass
result = stopwatch.stop()
print(len(sample), result)
if __name__ == "__main__":
test()
ここまでやってから、冷静に考えてみると、新スタイルのクラス宣言がデフォルトになって、クラス宣言のところが変わってしまうので、共用コードという作戦はそもそも成り立たないかも。ま、でもベンチマークを取ってみると現実の姿が良く見えて勉強になるね。それ以外に気になったこともメモしておきます。
- エンコードに厳しくなったのでpickleを使うのがちょい面倒
- pickleがやたら遅い。protocol=0のせい？明日測定してみよう
- sys.stdout.write()関数が、出力した文字数をreturnするようになった
