为什么count()方法比for循环python更快

Question

以下是两个完全相同的函数，但是有谁知道为什么一个函数使用count()方法比另一个函数快得多呢？(我的意思是它是如何工作的？它是如何建造的？)

如果可能的话，我想要一个比这里找到的更容易理解的答案：Algorithm used to implement the Python str.count function或源代码中的内容：https://hg.python.org/cpython/file/tip/Objects/stringlib/fastsearch.h

def scoring1(seq):
    score = 0
    for i in range(len(seq)):
       if seq[i] == '0':
           score += 1      
    return score

def scoring2(seq):
    score = 0
    score = seq.count('0') 
    return score

seq = 'AATTGGCCGGGGAG0CTTC0CTCC000TTTCCCCGGAAA'
# takes 1min15 when applied to 100 sequences larger than 100 000 characters
score1  = scoring1(seq)
# takes 10 sec when applied to 100 sequences larger than 100 000 characters
score2  = scoring2(seq)

非常感谢你的答复

Answer 1

@CodeMonkey已经给出了答案，但值得注意的是，您的第一个函数可以改进，使其运行速度快20%：

import time, random

def scoring1(seq):
    score=0
    for i in range(len(seq)):
       if seq[i]=='0':
           score+=1      
    return score

def scoring2(seq):
    score=0
    for x in seq:
       score += (x =='0')    
    return score

def scoring3(seq):
    score = 0
    score = seq.count('0') 
    return score

def test(n):
    seq = ''.join(random.choice(['0','1']) for i in range(n))
    functions = [scoring1,scoring2,scoring3]
    for i,f in enumerate(functions):
        start = time.clock()
        s = f(seq)
        elapsed = time.clock() - start
        print('scoring' + str(i+1) + ': ' + str(s) + ' computed in ' + str(elapsed) + ' seconds')

test(10**7)       

典型产出：

scoring1: 5000742 computed in 0.9651326495293333 seconds
scoring2: 5000742 computed in 0.7998054195159483 seconds
scoring3: 5000742 computed in 0.03732172598339578 seconds

前两种方法都被内置的count()吹走了。

故事的寓意:当你没有使用已经优化的内置方法时，你需要优化你自己的代码。

Answer 2

因为计数是在基础本机实现中执行的。for-循环在解释较慢的代码中执行。