Python 实现循环的最快方式（for、while 等速度对比），2024年最新【2024Python最新学习路线

先自我介绍一下，小编浙江大学毕业，去过华为、字节跳动等大厂，目前阿里P7

深知大多数程序员，想要提升技能，往往是自己摸索成长，但自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！

因此收集整理了一份《2024年最新Python全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。

既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，涵盖了95%以上Python知识点，真正体系化！

由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来，全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新

如果你需要这些资料，可以添加V获取：vip1024c （备注Python）

正文

def for_loop(n=100_000_000):

s = 0

for i in range(n):

s += i

return s

def for_loop_with_inc(n=100_000_000):

s = 0

for i in range(n):

s += i

i += 1

return s

def for_loop_with_test(n=100_000_000):

s = 0

for i in range(n):

if i < n:

pass

s += i

return s

def main():

print(‘while loop\t\t’, timeit.timeit(while_loop, number=1))

print(‘for loop\t\t’, timeit.timeit(for_loop, number=1))

print(‘for loop with increment\t\t’,

timeit.timeit(for_loop_with_inc, number=1))

print(‘for loop with test\t\t’, timeit.timeit(for_loop_with_test, number=1))

if name == ‘main’:

main()

# => while loop 4.718853999860585

# => for loop 3.211570399813354

# => for loop with increment 4.602369500091299

# => for loop with test 4.18337869993411

可以看出，增加的边界检查和自增操作确实大大影响了 for 循环的执行效率。

前面提到过，Python 底层的解释器和内置函数是用 C 语言实现的。而 C 语言的执行效率远大于 Python。

对于上面的求等差数列之和的操作，借助于 Python 内置的 sum 函数，可以获得远大于 for 或 while 循环的执行效率。

import timeit

def while_loop(n=100_000_000):

i = 0

s = 0

while i < n:

s += i

i += 1

return s

def for_loop(n=100_000_000):

s = 0

for i in range(n):

s += i

return s

def sum_range(n=100_000_000):

return sum(range(n))

def main():

print(‘while loop\t\t’, timeit.timeit(while_loop, number=1))

print(‘for loop\t\t’, timeit.timeit(for_loop, number=1))

print(‘sum range\t\t’, timeit.timeit(sum_range, number=1))

if name == ‘main’:

main()

# => while loop 4.718853999860585

# => for loop 3.211570399813354

# => sum range 0.8658821999561042

可以看到，使用内置函数 sum 替代循环之后，代码的执行效率实现了成倍的增长。

内置函数 sum 的累加操作实际上也是一种循环，但它由 C 语言实现，而 for 循环中的求和操作是由纯 Python 代码 s += i 实现的。C > Python。

再拓展一下思维。小时候都听说过童年高斯巧妙地计算 1 到 100 之和的故事。1…100 之和等于 (1 + 100) * 50。这个计算方法同样可以应用到上面的求和操作中。

import timeit

def while_loop(n=100_000_000):

i = 0

s = 0

while i < n:

s += i

i += 1

return s

def for_loop(n=100_000_000):

s = 0

for i in range(n):

s += i

return s

def sum_range(n=100_000_000):

return sum(range(n))

def math_sum(n=100_000_000):

return (n * (n - 1)) // 2

def main():

print(‘while loop\t\t’, timeit.timeit(while_loop, number=1))

print(‘for loop\t\t’, timeit.timeit(for_loop, number=1))

print(‘sum range\t\t’, timeit.timeit(sum_range, number=1))

print(‘math sum\t\t’, timeit.timeit(math_sum, number=1))

if name == ‘main’:

main()

# => while loop 4.718853999860585

# => for loop 3.211570399813354

# => sum range 0.8658821999561042

（1）Python所有方向的学习路线（新版）

这是我花了几天的时间去把Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

最近我才对这些路线做了一下新的更新，知识体系更全面了。

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包含了Python入门、爬虫、数据分析和web开发的学习视频，总共100多个，虽然没有那么全面，但是对于入门来说是没问题的，学完这些之后，你可以按照我上面的学习路线去网上找其他的知识资源进行进阶。

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我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了，只是里面的项目比较多，水平也是参差不齐，大家可以挑自己能做的项目去练练。

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。

需要这份系统化的资料的朋友，可以添加V获取：vip1024c （备注python）

一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！ cn/f5aeb4050ab547cf90b1a028d1aacb1d.png#pic_center)

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。

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