Il modo più efficiente di fare un'istruzione if-elif-elif-else quando l'altro è fatto di più?

Ho un'istruzione in if-elif-elif-else in cui il 99% delle volte viene eseguita l'istruzione else:

if something == 'this':
    doThis()
elif something == 'that':
    doThat()
elif something == 'there':
    doThere()
else:
    doThisMostOfTheTime()

Questo costrutto è fatto molto , ma poiché supera ogni condizione prima di colpire il resto, ho la sensazione che non sia molto efficiente, figuriamoci Pythonic. D'altra parte, ha bisogno di sapere se una di queste condizioni è soddisfatta, quindi dovrebbe comunque testarla.

Qualcuno sa se e come questo potrebbe essere fatto in modo più efficiente o è semplicemente il miglior modo possibile per farlo?

Il codice...

options.get(something, doThisMostOfTheTime)()

... sembra che dovrebbe essere più veloce, ma in realtà è più lento del costrutto if... elif... else, perché deve chiamare una funzione, che può essere un significativo sovraccarico delle prestazioni in un ciclo stretto.

Considera questi esempi ...

1.py

something = 'something'

for i in xrange(1000000):
    if something == 'this':
        the_thing = 1
    elif something == 'that':
        the_thing = 2
    elif something == 'there':
        the_thing = 3
    else:
        the_thing = 4

2.py

something = 'something'
options = {'this': 1, 'that': 2, 'there': 3}

for i in xrange(1000000):
    the_thing = options.get(something, 4)

3.py

something = 'something'
options = {'this': 1, 'that': 2, 'there': 3}

for i in xrange(1000000):
    if something in options:
        the_thing = options[something]
    else:
        the_thing = 4

4.py

from collections import defaultdict

something = 'something'
options = defaultdict(lambda: 4, {'this': 1, 'that': 2, 'there': 3})

for i in xrange(1000000):
    the_thing = options[something]

... e nota la quantità di tempo della CPU che usano ...

1.py: 160ms
2.py: 170ms
3.py: 110ms
4.py: 100ms

... utilizzando l'ora utente da time(1).

L'opzione n. 4 ha l'overhead di memoria aggiuntivo di aggiungere un nuovo elemento per ogni chiave mancata distinta, quindi se ti aspetti un numero illimitato di mancate chiavi distinte, sceglierei l'opzione n. 3, che è ancora un miglioramento significativo su il costrutto originale.

Creerei un dizionario:

options = {'this': doThis,'that' :doThat, 'there':doThere}

Ora usa solo:

options.get(something, doThisMostOfTheTime)()

Se somethingnon viene trovato nel optionsdict dict.get, restituirà il valore predefinitodoThisMostOfTheTime

Alcuni confronti temporali:

Script:

from random import shuffle
def doThis():pass
def doThat():pass
def doThere():pass
def doSomethingElse():pass
options = {'this':doThis, 'that':doThat, 'there':doThere}
lis = range(10**4) + options.keys()*100
shuffle(lis)

def get():
    for x in lis:
        options.get(x, doSomethingElse)()

def key_in_dic():
    for x in lis:
        if x in options:
            options[x]()
        else:
            doSomethingElse()

def if_else():
    for x in lis:
        if x == 'this':
            doThis()
        elif x == 'that':
            doThat()
        elif x == 'there':
            doThere()
        else:
            doSomethingElse()

Risultati:

>>> from so import *
>>> %timeit get()
100 loops, best of 3: 5.06 ms per loop
>>> %timeit key_in_dic()
100 loops, best of 3: 3.55 ms per loop
>>> %timeit if_else()
100 loops, best of 3: 6.42 ms per loop

Per 10**5chiavi inesistenti e 100 chiavi valide:

>>> %timeit get()
10 loops, best of 3: 84.4 ms per loop
>>> %timeit key_in_dic()
10 loops, best of 3: 50.4 ms per loop
>>> %timeit if_else()
10 loops, best of 3: 104 ms per loop

Quindi, per un normale dizionario, il controllo della chiave key in optionsè il modo più efficiente qui:

if key in options:
   options[key]()
else:
   doSomethingElse()

Sei in grado di usare pypy?

Mantenere il codice originale ma eseguirlo su pypy mi dà una velocità 50x per me.

CPython:

matt$ python
Python 2.6.8 (unknown, Nov 26 2012, 10:25:03)
[GCC 4.2.1 Compatible Apple Clang 3.0 (tags/Apple/clang-211.12)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>
>>> from timeit import timeit
>>> timeit("""
... if something == 'this': pass
... elif something == 'that': pass
... elif something == 'there': pass
... else: pass
... """, "something='foo'", number=10000000)
1.728302001953125

Pypy:

matt$ pypy
Python 2.7.3 (daf4a1b651e0, Dec 07 2012, 23:00:16)
[PyPy 2.0.0-beta1 with GCC 4.2.1] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
And now for something completely different: ``a 10th of forever is 1h45''
>>>>
>>>> from timeit import timeit
>>>> timeit("""
.... if something == 'this': pass
.... elif something == 'that': pass
.... elif something == 'there': pass
.... else: pass
.... """, "something='foo'", number=10000000)
0.03306388854980469

Ecco un esempio di un if con condizioni dinamiche tradotto in un dizionario.

selector = {lambda d: datetime(2014, 12, 31) >= d : 'before2015',
            lambda d: datetime(2015, 1, 1) <= d < datetime(2016, 1, 1): 'year2015',
            lambda d: datetime(2016, 1, 1) <= d < datetime(2016, 12, 31): 'year2016'}

def select_by_date(date, selector=selector):
    selected = [selector[x] for x in selector if x(date)] or ['after2016']
    return selected[0]

È un modo, ma potrebbe non essere il modo più pitonico per farlo perché è meno leggibile per chi non parla fluentemente Python.

Le persone mettono in guardia execper motivi di sicurezza, ma questo è un caso ideale.
È una semplice macchina a stati.

Codes = {}
Codes [0] = compile('blah blah 0; nextcode = 1')
Codes [1] = compile('blah blah 1; nextcode = 2')
Codes [2] = compile('blah blah 2; nextcode = 0')

nextcode = 0
While True:
    exec(Codes[nextcode])