Самый эффективный способ сделать оператор if-elif-elif-else, когда else выполняется больше всего?

У меня есть оператор in if-elif-elif-else, в котором в 99% случаев выполняется оператор else:

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

Эта конструкция выполняется много раз , но поскольку она перебирает все условия, прежде чем попадет в else, я чувствую, что это не очень эффективно, не говоря уже о Pythonic. С другой стороны, ему действительно нужно знать, выполняется ли какое-либо из этих условий, поэтому он все равно должен его протестировать.

Кто-нибудь знает, можно ли и как это сделать более эффективно, или это просто лучший способ сделать это?

Код...

options.get(something, doThisMostOfTheTime)()

... похоже, что он должен быть быстрее, но на самом деле он медленнее, чем конструкция if... elif... else, потому что он должен вызывать функцию, что может привести к значительным накладным расходам производительности в узком цикле.

Рассмотрим эти примеры ...

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]

... и обратите внимание на количество процессорного времени, которое они используют ...

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

... используя время пользователя из time(1).

Вариант № 4 требует дополнительных затрат памяти на добавление нового элемента для каждого отдельного пропуска ключа, поэтому, если вы ожидаете неограниченное количество отдельных пропущенных клавиш, я бы выбрал вариант № 3, который по-прежнему является значительным улучшением. оригинальная конструкция.

Я бы создал словарь:

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

Теперь используйте только:

options.get(something, doThisMostOfTheTime)()

Если somethingне найден в optionsdict, то dict.getвернет значение по умолчаниюdoThisMostOfTheTime

Некоторые сравнения по времени:

Сценарий:

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()

Полученные результаты:

>>> 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

Для 10**5несуществующих ключей и 100 действительных ключей:

>>> %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

Итак, для обычного словаря проверка ключа здесь key in optionsявляется наиболее эффективным способом:

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

Умеете ли вы использовать pypy?

Сохранение исходного кода, но запуск его на pypy дает мне 50-кратное ускорение.

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

Вот пример оператора if с динамическими условиями, переведенными в словарь.

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]

Это способ, но, возможно, не самый питонический способ сделать это, потому что он менее читабелен для тех, кто не владеет Python.

Люди предупреждают об этом execиз соображений безопасности, но это идеальный случай для этого.
Это простой конечный автомат.

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])