[FantaZy]

list(range(999999999))

jak policzyć sume elementow w takiej liscie tak zeby doczekac sie wyniku.

mozna zrobic:

sum(list(range(999999999))) 

ale troche dlugo to zajmuje.
implementacja oczywiscie w #python

#programowanie #naukaprogramowania

[zwei]

list(range(99999999))

@FantaZy: nigdy, przenigdy tak nie rób. Jak usuniesz list to będzie niewiele krócej, ale też będzie działać. A najprościej i najszybciej obliczyć taką sumę z wzoru na sumę ciągu arytmetycznego

[ponton]

@FantaZy: https://www.matemaks.pl/suma-ciagu-arytmetycznego.html

[FantaZy]

@zwei: tu bardziej chodzi o test algorytmu... w sensie moze sie trafic lista podobnej dlugosci ale z roznymi intami... i wtedy ciąg raczej nie pomoże :P

[FantaZy]

@ponton: up

[ponton]

@FantaZy: raczej szybciej nie zrobisz niż sum(L), bo czasu O(n) nie przeskoczysz

[FantaZy]

@zwei: @ponton: myslalem zeby to zrobic rownolegle i tylko przekazac liste razem z indeksami poszczegolnych kawalkow i na koniec zsumowac rezultaty z poszczegolnych procesow
@ponton:

[zwei]

@FantaZy: żeby miało to sens, to musiałbyś użyć multiprocessing. Ale overhead z odpalania procesów prawdopodobnie będzie na tyle duży, że minie się to z celem i koniec końców będziesz to liczył dłużej.

[ponton]

@FantaZy: https://stackoverflow.com/questions/29785427/how-to-parallel-sum-a-loop-using-multiprocessing-in-python

[FantaZy]

@zwei: no wlasnie o tym myslalem zeby uzyc multiprocessing.
czytalem jeszcze ze jest cos takiego jak sharedmem... wiec moze zamiast procesow latwiej odpalic wątki ktore współdzielą pamięć?

[FantaZy]

@ponton: dzieki, nie wiem czemu nie trafilem na ten wątek!

[zwei]

@FantaZy: multithreading nic ci nie da z uwagi na GIL

[FantaZy]

@zwei: eh... no tak... pytanie ile byloby #!$%@? zeby dodać wstawkę z C/C++

[chrabia_bober]

@FantaZy: https://docs.python.org/3.4/library/multiprocessing.html

[max_power]

multithreading nic ci nie da z uwagi na GIL

@zwei: dlaczego? napisz coś więcej.
Poczytałem o tym tu ale dalej nie rozumiem

[zwei]

@max_power: GIL wymusza działanie interpretera w jednym wątku. Tzn. jak będziesz miał w pythonie kilka wątków w danym programie, to będą działać tylko na jednym rdzeniu. Czyli jeden rdzeń będzie wykonywał to, co miał wykonywać i tak, a dodatkowo będzie bez sensu zajmował czas przełączaniem tychże wątków.

[zwei]

@max_power: ofc tyczy się to CPythona, są implementacje bez GIL-a

[MerytorycznieNiepoprawny]

@FantaZy: Podejrzewam że długo ci zajmuje bo zapychasz pamięć.

https://pastebin.pl/view/66526363

Takie coś mi liczy 7 sekund zamiast wyrzucać MemoryError.

[zwei]

@MerytorycznieNiepoprawny: (prawie) to samo tylko w jednej linijce (:

print(sum(iter(range(99999999))))

[komuher]

@FantaZy:
sum(range(99999999)) 2.58 s ± 20 ms per loop (mean ± std. dev. of 2 runs, 1 loop each)
a jak niechcesz sie bawic w pisanie w c to polecam numbe -> http://numba.pydata.org/

moj kod do liczenia

from numba import jit
@jit(nopython=True)
def fast_calc(sum_ran: int):
 calc_sum = 0
 for i, k in enumerate(range(sum_ran)):
 calc_sum += i
 return calc_sum

%timeit -n 5 -r 20 fast_calc(99999999)
156 ns ± 93.1 ns per

[m_bielawski]

156 ns ± 93.1 ns per loop

@komuher: to się wydaje aż za szybkie. Podejrzewam, że gdzieś tam poszła optymalizacja i wcale nie sumuje tylu wartości. Dobrze by było to przetestować na liście losowych liczb...

[Saly]

@m_bielawski: numba używa llvm, który jest na tyle mądry, żeby zamienić taki kod na sumę ciągu arytmetycznego. Przykładowy kod w c kombilowany przez llvm generuje się do czegoś takiego: https://gcc.godbolt.org/z/Fm9e4y . Widać w assemblerze, że nie mamy pętli oraz wykonywane jest mnożenie (imul) i dzielenie przez 2 (shr)

[m_bielawski]

@Saly: właśnie tak czułem, że coś takiego się tam odbywa. Dzięki.