Discussion :

[eyquem]

Dans une autre file, j'ai proposé une instruction

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

ch = ch.replace('\n','')

sur une chaine ne contenant pas autre chose que des chiffres et des '\n'

Un autre a proposé

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

ch = ''.join(ch.split())

http://www.developpez.net/forums/d66...e/#post3907798

Ce que voyant, j'ai pensé que join devait être plus lent parce que:
- ch.split() crée d'abord une liste
- puis ''.join() accole tous les éléments de la liste
tandis que
- ch.replace() me semble agir sur ch directement sans intermédiaire.

Comme ce n'était qu'une impression, j'ai écrit ceci pour vérifier:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
ch = """
37107287533902102798797998220837590246510135740250
46376937677490009712648124896970078050417018260538
74324986199524741059474233309513058123726617309629
91942213363574161572522430563301811072406154908250
23067588207539346171171980310421047513778063246676
89261670696623633820136378418383684178734361726757
28112879812849979408065481931592621691275889832738
44274228917432520321923589422876796487670272189318
47451445736001306439091167216856844588711603153276
70386486105843025439939619828917593665686757934951
62176457141856560629502157223196586755079324193331
64906352462741904929101432445813822663347944758178
92575867718337217661963751590579239728245598838407
58203565325359399008402633568948830189458628227828
80181199384826282014278194139940567587151170094390
35398664372827112653829987240784473053190104293586
86515506006295864861532075273371959191420517255829
71693888707715466499115593487603532921714970056938
54370070576826684624621495650076471787294438377604
53282654108756828443191190634694037855217779295145
36123272525000296071075082563815656710885258350721
45876576172410976447339110607218265236877223636045
17423706905851860660448207621209813287860733969412
81142660418086830619328460811191061556940512689692
51934325451728388641918047049293215058642563049483
62467221648435076201727918039944693004732956340691
15732444386908125794514089057706229429197107928209
55037687525678773091862540744969844508330393682126
18336384825330154686196124348767681297534375946515
80386287592878490201521685554828717201219257766954
78182833757993103614740356856449095527097864797581
16726320100436897842553539920931837441497806860984
48403098129077791799088218795327364475675590848030
87086987551392711854517078544161852424320693150332
59959406895756536782107074926966537676326235447210
69793950679652694742597709739166693763042633987085
41052684708299085211399427365734116182760315001271
65378607361501080857009149939512557028198746004375
35829035317434717326932123578154982629742552737307
94953759765105305946966067683156574377167401875275
88902802571733229619176668713819931811048770190271
25267680276078003013678680992525463401061632866526
36270218540497705585629946580636237993140746255962
24074486908231174977792365466257246923322810917141
91430288197103288597806669760892938638285025333403
34413065578016127815921815005561868836468420090470
23053081172816430487623791969842487255036638784583
11487696932154902810424020138335124462181441773470
63783299490636259666498587618221225225512486764533
67720186971698544312419572409913959008952310058822
95548255300263520781532296796249481641953868218774
76085327132285723110424803456124867697064507995236
37774242535411291684276865538926205024910326572967
23701913275725675285653248258265463092207058596522
29798860272258331913126375147341994889534765745501
18495701454879288984856827726077713721403798879715
38298203783031473527721580348144513491373226651381
34829543829199918180278916522431027392251122869539
40957953066405232632538044100059654939159879593635
29746152185502371307642255121183693803580388584903
41698116222072977186158236678424689157993532961922
62467957194401269043877107275048102390895523597457
23189706772547915061505504953922979530901129967519
86188088225875314529584099251203829009407770775672
11306739708304724483816533873502340845647058077308
82959174767140363198008187129011875491310547126581
97623331044818386269515456334926366572897563400500
42846280183517070527831839425882145521227251250327
55121603546981200581762165212827652751691296897789
32238195734329339946437501907836945765883352399886
75506164965184775180738168837861091527357929701337
62177842752192623401942399639168044983993173312731
32924185707147349566916674687634660915035914677504
99518671430235219628894890102423325116913619626622
73267460800591547471830798392868535206946944540724
76841822524674417161514036427982273348055556214818
97142617910342598647204516893989422179826088076852
87783646182799346313767754307809363333018982642090
10848802521674670883215120185883543223812876952786
71329612474782464538636993009049310363619763878039
62184073572399794223406235393808339651327408011116
66627891981488087797941876876144230030984490851411
60661826293682836764744779239180335110989069790714
85786944089552990653640447425576083659976645795096
66024396409905389607120198219976047599490197230297
64913982680032973156037120041377903785566085089252
16730939319872750275468906903707539413042652315011
94809377245048795150954100921645863754710598436791
78639167021187492431995700641917969777599028300699
15368713711936614952811305876380278410754449733078
40789923115535562561142322423255033685442488917353
44889911501440648020369068063960672322193204149535
41503128880339536053299340368006977710650566631954
81234880673210146739058568557934581403627822703280
82616570773948327592232845941706525094512325230608
22918802058777319719839450180888072429661980811197
77158542502016545090413245809786882778948721859617
72107838435069186155435662884062257473692284509516
20849603980134001723930671666823555245252804609722
53503534226472524250874054075591789781264330331690
"""
 
from timeit import Timer
 
def f(x):
    return x.replace('\n','')
def g(x):
    return ''.join(x.split())
 
iterations = 1000
tf = Timer('f(ch)','from __main__ import f,ch').timeit(iterations)
tg = Timer('g(ch)','from __main__ import g,ch').timeit(iterations)
print "timeit unique d'execution de x.replace('\\n','') :",tf
print "timeit unique d'execution de ''.join(x.split()) :",tg
 
 
repet = 5
litf = Timer('f(ch)','from __main__ import f,ch').repeat(repet,iterations)
litg = Timer('g(ch)','from __main__ import g,ch').repeat(repet,iterations)
print "\n\ntemps d'execution de x.replace('\n','')"
s = 0
for y in litf:
    print y
    s = s+y
print "temps moyen d'execution de x.replace('\\n','') : ",s/repet
 
print "\n\ntemps d'execution de ''.join(x.split())"
s = 0
for y in litg:
    print y
    s = s+y
print "temps moyen d'execution de ''.join(x.split()) : ",s/repet

Un résultat:

timeit unique d'execution de x.replace('\n','') : 0.0666693671963
timeit unique d'execution de ''.join(x.split()) : 0.59933036182


temps d'execution de x.replace('
','')
0.0674348276109
0.0722999710856
0.0679594752964
0.0671792085307
0.066221544917
temps moyen d'execution de x.replace('\n','') : 0.0682190054881


temps d'execution de ''.join(x.split())
0.621630961477
0.745448932755
0.590873141698
0.588458309646
0.588839084297
temps moyen d'execution de ''.join(x.split()) : 0.627050085975

''.join(ch.split()) est 14 fois plus long que ch.replace('\n','') !


Cependant l'algorithme de split() n'est pas le même que celui de replace():
«If sep is not specified or is None, a different splitting algorithm is applied. First, whitespace characters (spaces, tabs, newlines, returns, and formfeeds) are stripped from both ends.»
J'ai mis des blancs et des '\t' en plus dans la chaine ch précédente et j'ai refait tourner avec le code suivant:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
ch = """
371072875339021027987979982208 37590246\t510135740250
4637693767749000971264812 4896970078050\t417018260538
743249861 99524741059474233309513058123\t726617309629
919422133635 741615725224305633018110\t724 06154908250
23067588207 5393461711719 8031042104\t7513778063246676
8926167069662363382 013637841 83836\t84178734361726757
28112879812849979 4080654819315926\t21691275889832738
442742289174325203 219235894228\t76796487670272189318
47451445 736001306439091167216\t856844588711603153276
703864861058430  25439939619828\t917593665686757934951
621764571418565606295021572231\t96586755079324193331
649063524627419049291014324458\t13822663347944758178
925758677183 37217661963751590\t579239728245598838407
58203565325359399008402633568\t948830189458628227828
8018119938482  62820142781941\t3994 0567587151170094390
35398664372827112653829987240\t784473053190104293586
8651550600629586486  15320\t75273371959191420517255829
71693888707  71546649911\t5593487603532921714970056938
54370070576 8266846\t246\t21495650076471787294438377604
532826541  0875682\t8443191190634694037855217779295145
3612327252\t5000296071075082563815656710885258350721
458765761\t72410976447339110607218265236\t877223636045
174237069058  51860660448207621209 81\t3287860733969412
8114266041808683061932846081 119\t1061556940512689692
519343254517283886419180  47049\t293215058642563049483
6246722164843507 620172791803994\t4693004732956340691
1573244438690812579  45140890577\t06229429197107928209
55037687525678773091862  5407449\t69844508330393682126
183363848 2533015468619612434876768\t1297534375946515
803862875928 78490201521685554828717\t201219257766954
78182833757993103614740356856 449095\t527097864797581
1672632010043689784255353992093183744\t1497806860984
484030\t9812907779179908821879  5327364475675590848030
870869\t87551392711854517078544 161852424320693150332
59959406\t895756536782107074926 966537676326235447210
69793950\t679652694742597709739 166693763042633987085
4105268470\t829908521139942736573 4116182760315001271
6537860736150\t10808570091499395125 57028198746004375
3582903531743471732\t6932123578154982 629742552737307
949537597651053059\t469660676831565743 77167401875275
8890280257173322\t96191  76668713819931811 048770190271
25267680276078003013678 680992525463401061632866526
3627021854049\t770558562994  6580636237993140746255962
2407448690823\t117497779236546  6257246923322810917141
9143028\t8197103288597806669\t7 60892938638285025333403
34413065578016127815 21815\t005561868836468420090470
23053081172816 4304876237919\t69842487255036638784583
1148769693215490281042402 01383351\t24462181441773470
6378329949063625966649858761 82212\t25225512486764533
67720186971698544312419 57240991395\t9008952310058822
9554825530026352 0781532296796249481641953868218774
7608532713228572311042 4803456124867\t697064507995236
37774242535411291684276  86553892620\t5024910326572967
237019132757256 75285653248258265463092207058596522
2979886027225  8331913126375147341\t994889534765745501
184957014548792889  8485682772607\t7713721403798879715
38298203783031473527721 58\t0348144513491373226651381
3482954382919991 818027891\t6522431027392251122869539
4095795306640523 263253804\t4100059654939159879593635
29746152185502 3713076422\t55121183693803580388584903
4169811622207297718615823\t6678424689157993532961922
6246795719440126904387\t710 5048102390895523597457
2318970677\t25479150615055049 53922979530901129967519
861880882\t2587 5314529584099251203829 009407770775672
1130673970830\t4724483816533873502340845647058077308
82959174767140363198008\t187 129011875491310547126581
9762333104481838626951545\t6334926366572897563400500
4284628018351707052 783183\t9425882145521227251250327
551216035469812005817  6\t21652 12827652751691296897789
3223819\t573432 9339946437501907836945765883352399886
75506164965\t1847751807381688378610 91527357929701337
621778427521926234\t0194239963916  8044983993173312731
32924185707 147349566 9\t16674687634660915035914677504
9951867143023 52196 288948901\t02423325116913619626622
732674608005 915474718307 98  \t92868535206946944540724
768418225246744171615 14 03642798227\t3348055556214818
971426179103425986472 0451689398942\t2179826088076852
87783646182799346 3137677543\t0780936333018982642090
1084880252167467 08832\t151201858 83543223812876952786
7132961247 478246 4538\t636993009049310363619763878039
62184073 5723997942234\t06235393808339651327408011116
66627891981488087797 941\t876876144230030984490851411
60661826293682836764744\t779 239180335110989069790714
85786944089552990 653640\t447 425576083659976645795096
6602439640990538\t9 607120198 2199760 47599490197230297
649139826800329\t73156037120 041377903785566085089252
16730939319872750 275468906 903707539413042652315011
948093772450487951509541\t00921645863754710598436791
786391670211874\t92431\t995700 641917969777599028300699
1536871371193\t661495281130 5876380278410754449733078
4078992311553\t55625611423 22423255033685442488917353
448899115014406\t48020  299340368006977710650566631954
8123488067321\t014673 9058568557934581403627822703280
82616570773948\t32759 2232845941706525094512325230608
229188020587\t773197  19839450180888072429661980811197
77158542502\t016545090413245809786882778948721859617
7210783843\t506918615 5435 662884062257473692284509516
208496039801340\t017239 30671666823555245252804609722
53503534226472\t5242508 74054075591789781264330331690
"""
 
from timeit import Timer
 
def f(x):
    return x.replace('\n','').replace('\t','').replace(' ','')
def g(x):
    return ''.join(x.split())
 
 
 
iterations = 1000
tf = Timer('f(ch)','from __main__ import f,ch').timeit(iterations)
tg = Timer('g(ch)','from __main__ import g,ch').timeit(iterations)
print "timeit unique d'execution de \nx.replace('\\n','').replace('\t','').replace(' ','') :",tf
print "\ntimeit unique d'execution de ''.join(x.split()) :",tg
 
 
repet = 5
litf = Timer('f(ch)','from __main__ import f,ch').repeat(repet,iterations)
litg = Timer('g(ch)','from __main__ import g,ch').repeat(repet,iterations)
print "\n\ntemps d'execution de \nx.replace('\\n','').replace('\t','').replace(' ','')"
s = 0
for y in litf:
    print y
    s = s+y
print "temps moyen d'execution de \nx.replace('\\n','').replace('\t','').replace(' ','') : ",s/repet
 
print "\n\ntemps d'execution de ''.join(x.split())"
s = 0
for y in litg:
    print y
    s = s+y
print "temps moyen d'execution de ''.join(x.split()) : ",s/repet

Un résultat est:

timeit unique d'execution de
x.replace('\n','').replace(' ','').replace(' ','') : 0.232102124711

timeit unique d'execution de ''.join(x.split()) : 0.758338001059


temps d'execution de
x.replace('\n','').replace(' ','').replace(' ','')
0.22598039695
0.257463727932
0.289331744677
0.290138271763
0.263226750886
temps moyen d'execution de
x.replace('\n','').replace(' ','').replace(' ','') : 0.265228178442


temps d'execution de ''.join(x.split())
0.748900488749
0.748025237845
0.80621615317
0.870644453415
0.741912449767
temps moyen d'execution de ''.join(x.split()) : 0.783139756589

replace('\n','').replace(' ','').replace(' ','') est un peu moins rapide mais reste 3 fois plus rapide que split()

[DelphiManiac]

Si tu veux comparer, essayes de comparer ce qui est comparable, c'est à dire :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

return x.replace('\n','')

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

return ''.join(x.split('\n'))

Et sur ce test je n'ai qu'un écart beaucoup plus petit.

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
timeit unique d'execution de x.replace('\n','') : 0.0100910869957
timeit unique d'execution de ''.join(x.split()) : 0.0132992461332
 
 
temps d'execution de x.replace('
','')
0.00976017901717
0.00937004563429
0.00982443299358
0.00974732822188
0.00985970283933
temps moyen d'execution de x.replace('\n','') :  0.00971233774125
 
 
temps d'execution de ''.join(x.split())
0.013006750858
0.0129642873605
0.0130245603841
0.0129768587907
0.0129485032316
temps moyen d'execution de ''.join(x.split()) :  0.012984192125

D'autre part, tu dis au début :

tandis que
- ch.replace() me semble agir sur ch directement sans intermédiaire.

Un string en python est "immutable" (non modifiable), cela passe toujours pas une copie, d'autre part, tu peux remplacer des chaines de n'importe longueur, ce qui sous entend bien une analyse de la chaîne caractères par caractères et une copie dans une nouvelle chaîne.

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
>>> a = 'tota'
>>> a.replace ('to', 'titi')
'titita'

Sur le fond tu as raison donc, replace est plus rapide, mais bon ce n'est pas ce que je recherche en priorité dans python

[dividee]

Bon, pour le fun, j'ai une version encore 3 fois plus rapide, en utilisant translate au lieu de replace:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
ch = """
371072875339021027987979982208 37590246\t510135740250
4637693767749000971264812 4896970078050\t417018260538
743249861 99524741059474233309513058123\t726617309629
919422133635 741615725224305633018110\t724 06154908250
23067588207 5393461711719 8031042104\t7513778063246676
8926167069662363382 013637841 83836\t84178734361726757
28112879812849979 4080654819315926\t21691275889832738
442742289174325203 219235894228\t76796487670272189318
47451445 736001306439091167216\t856844588711603153276
703864861058430  25439939619828\t917593665686757934951
621764571418565606295021572231\t96586755079324193331
649063524627419049291014324458\t13822663347944758178
925758677183 37217661963751590\t579239728245598838407
58203565325359399008402633568\t948830189458628227828
8018119938482  62820142781941\t3994 0567587151170094390
35398664372827112653829987240\t784473053190104293586
8651550600629586486  15320\t75273371959191420517255829
71693888707  71546649911\t5593487603532921714970056938
54370070576 8266846\t246\t21495650076471787294438377604
532826541  0875682\t8443191190634694037855217779295145
3612327252\t5000296071075082563815656710885258350721
458765761\t72410976447339110607218265236\t877223636045
174237069058  51860660448207621209 81\t3287860733969412
8114266041808683061932846081 119\t1061556940512689692
519343254517283886419180  47049\t293215058642563049483
6246722164843507 620172791803994\t4693004732956340691
1573244438690812579  45140890577\t06229429197107928209
55037687525678773091862  5407449\t69844508330393682126
183363848 2533015468619612434876768\t1297534375946515
803862875928 78490201521685554828717\t201219257766954
78182833757993103614740356856 449095\t527097864797581
1672632010043689784255353992093183744\t1497806860984
484030\t9812907779179908821879  5327364475675590848030
870869\t87551392711854517078544 161852424320693150332
59959406\t895756536782107074926 966537676326235447210
69793950\t679652694742597709739 166693763042633987085
4105268470\t829908521139942736573 4116182760315001271
6537860736150\t10808570091499395125 57028198746004375
3582903531743471732\t6932123578154982 629742552737307
949537597651053059\t469660676831565743 77167401875275
8890280257173322\t96191  76668713819931811 048770190271
25267680276078003013678 680992525463401061632866526
3627021854049\t770558562994  6580636237993140746255962
2407448690823\t117497779236546  6257246923322810917141
9143028\t8197103288597806669\t7 60892938638285025333403
34413065578016127815 21815\t005561868836468420090470
23053081172816 4304876237919\t69842487255036638784583
1148769693215490281042402 01383351\t24462181441773470
6378329949063625966649858761 82212\t25225512486764533
67720186971698544312419 57240991395\t9008952310058822
9554825530026352 0781532296796249481641953868218774
7608532713228572311042 4803456124867\t697064507995236
37774242535411291684276  86553892620\t5024910326572967
237019132757256 75285653248258265463092207058596522
2979886027225  8331913126375147341\t994889534765745501
184957014548792889  8485682772607\t7713721403798879715
38298203783031473527721 58\t0348144513491373226651381
3482954382919991 818027891\t6522431027392251122869539
4095795306640523 263253804\t4100059654939159879593635
29746152185502 3713076422\t55121183693803580388584903
4169811622207297718615823\t6678424689157993532961922
6246795719440126904387\t710 5048102390895523597457
2318970677\t25479150615055049 53922979530901129967519
861880882\t2587 5314529584099251203829 009407770775672
1130673970830\t4724483816533873502340845647058077308
82959174767140363198008\t187 129011875491310547126581
9762333104481838626951545\t6334926366572897563400500
4284628018351707052 783183\t9425882145521227251250327
551216035469812005817  6\t21652 12827652751691296897789
3223819\t573432 9339946437501907836945765883352399886
75506164965\t1847751807381688378610 91527357929701337
621778427521926234\t0194239963916  8044983993173312731
32924185707 147349566 9\t16674687634660915035914677504
9951867143023 52196 288948901\t02423325116913619626622
732674608005 915474718307 98  \t92868535206946944540724
768418225246744171615 14 03642798227\t3348055556214818
971426179103425986472 0451689398942\t2179826088076852
87783646182799346 3137677543\t0780936333018982642090
1084880252167467 08832\t151201858 83543223812876952786
7132961247 478246 4538\t636993009049310363619763878039
62184073 5723997942234\t06235393808339651327408011116
66627891981488087797 941\t876876144230030984490851411
60661826293682836764744\t779 239180335110989069790714
85786944089552990 653640\t447 425576083659976645795096
6602439640990538\t9 607120198 2199760 47599490197230297
649139826800329\t73156037120 041377903785566085089252
16730939319872750 275468906 903707539413042652315011
948093772450487951509541\t00921645863754710598436791
786391670211874\t92431\t995700 641917969777599028300699
1536871371193\t661495281130 5876380278410754449733078
4078992311553\t55625611423 22423255033685442488917353
448899115014406\t48020  299340368006977710650566631954
8123488067321\t014673 9058568557934581403627822703280
82616570773948\t32759 2232845941706525094512325230608
229188020587\t773197  19839450180888072429661980811197
77158542502\t016545090413245809786882778948721859617
7210783843\t506918615 5435 662884062257473692284509516
208496039801340\t017239 30671666823555245252804609722
53503534226472\t5242508 74054075591789781264330331690
"""
 
from timeit import Timer
 
def f(x):
    return x.replace('\n','').replace('\t','').replace(' ','')
 
from string import maketrans
tbl = maketrans('','')
def g(x):
    return x.translate(tbl, '\n\t ')
 
 
 
iterations = 1000
tf = Timer('f(ch)','from __main__ import f,ch').timeit(iterations)
tg = Timer('g(ch)','from __main__ import g,ch').timeit(iterations)
print "timeit unique d'execution de \nx.replace('\\n','').replace('\\t','').replace(' ','') :",tf
print "\ntimeit unique d'execution de x.translate(tbl, '\\n\\t ') :",tg
 
repet = 5
litf = Timer('f(ch)','from __main__ import f,ch').repeat(repet,iterations)
litg = Timer('g(ch)','from __main__ import g,ch').repeat(repet,iterations)
print "\n\ntemps d'execution de \nx.replace('\\n','').replace('\\t','').replace(' ','')"
s = 0
for y in litf:
    print y
    s = s+y
print "temps moyen d'execution de \nx.replace('\\n','').replace('\\t','').replace(' ','') : ",s/repet
 
print "\n\ntemps d'execution de x.translate(tbl, '\\n\\t ')"
s = 0
for y in litg:
    print y
    s = s+y
print "temps moyen d'execution de x.translate(tbl, '\\n\\t ') : ",s/repet

timeit unique d'execution de
x.replace('\n','').replace('\t','').replace(' ','') : 0.0399215542757

timeit unique d'execution de x.translate(tbl, '\n\t ') : 0.0126907190718


temps d'execution de
x.replace('\n','').replace('\t','').replace(' ','')
0.0386314461754
0.0385878652175
0.0391007795684
0.0398282463274
0.0399746336476
temps moyen d'execution de
x.replace('\n','').replace('\t','').replace(' ','') : 0.0392245941872


temps d'execution de x.translate(tbl, '\n\t ')
0.0125831635026
0.0125488015935
0.0125105285728
0.0127253603461
0.0130276334003
temps moyen d'execution de x.translate(tbl, '\n\t ') : 0.0126790974831

[EricStib]

Voilà un post intéressant qui mériterais d'allez dans la FAQ !!
Ce serait dommage de le perdre dans les méandres du forum
a+

[eyquem]

Objection acceptée, DelphiMan. Tu as tout à fait raison.
Mais j'ai comparé ma proposition à celle que tu avais faite.
Rajouter '\n' diminue la "lenteur" de celle-ci, mais même si ce retour de ligne y avait été , je me serais posé la question. À laquelle j'ai mal répondu, c'est vrai.

Je sentais bien qu'il y avait quelque chose qui n'allait pas. C'est pourquoi après avoir comparé à tort
x.replace('\n','') et ''.join(x.split())
j'ai ressenti le besoin de comparer
x.replace('\n','').replace('\t','').replace(' ','')
et
''.join(x.split())
Mais cette deuxième comparaison n'est toujours pas valable puisque split() sans argument en fait tout de même plus que les 3 replace() ci-dessus:
«If sep is not specified or is None, a different splitting algorithm is applied. First, whitespace characters (spaces, tabs, newlines, returns, and formfeeds) are stripped from both ends. Then, words are separated by arbitrary length strings of whitespace characters. Consecutive whitespace delimiters are treated as a single delimiter ("'1 2 3'.split()" returns "['1', '2', '3']"). »
Seule la façon de faire de DelphiMan est la vraie bonne façon.

La comparaison de x.replace('\n','') et ''.join(x.split('\n')) avec iterations = 1000 et repet = 5 donne encore des résultats notablement variables.
J'ai lancé le programme avec iterations = 100000 et repet = 12 pour tendre vers quelque chose de plus représentatif.
Sur la lancée, j'ai aussi inclus re.sub('\n','',x) dans la comparaison. Comme je m'en doutais, c'est la plus lente.

Nota: j'ai mis des print ch[0:80] un peu partout pour être sûr que tous les calculs se font sur la même base de chaine ch de départ.

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
ch = """37\t1072875339021027987979982208 37590246\t510135740250
4\t637693767749000971264812 4896970078050\t417018260538
743249861 99524741059474233309513058123\t726617309629
919422133635 741615725224305633018110\t724 06154908250
23067588207 5393461711719 8031042104\t7513778063246676
8926167069662363382 013637841 83836\t84178734361726757
28112879812849979 4080654819315926\t21691275889832738
442742289174325203 219235894228\t76796487670272189318
47451445 736001306439091167216\t856844588711603153276
703864861058430  25439939619828\t917593665686757934951
621764571418565606295021572231\t96586755079324193331
649063524627419049291014324458\t13822663347944758178
925758677183 37217661963751590\t579239728245598838407
58203565325359399008402633568\t948830189458628227828
8018119938482  62820142781941\t3994 0567587151170094390
35398664372827112653829987240\t784473053190104293586
8651550600629586486  15320\t75273371959191420517255829
71693888707  71546649911\t5593487603532921714970056938
54370070576 8266846\t246\t21495650076471787294438377604
532826541  0875682\t8443191190634694037855217779295145
3612327252\t5000296071075082563815656710885258350721
458765761\t72410976447339110607218265236\t877223636045
174237069058  51860660448207621209 81\t3287860733969412
8114266041808683061932846081 119\t1061556940512689692
519343254517283886419180  47049\t293215058642563049483
6246722164843507 620172791803994\t4693004732956340691
1573244438690812579  45140890577\t06229429197107928209
55037687525678773091862  5407449\t69844508330393682126
183363848 2533015468619612434876768\t1297534375946515
803862875928 78490201521685554828717\t201219257766954
78182833757993103614740356856 449095\t527097864797581
1672632010043689784255353992093183744\t1497806860984
484030\t9812907779179908821879  5327364475675590848030
870869\t87551392711854517078544 161852424320693150332
59959406\t895756536782107074926 966537676326235447210
69793950\t679652694742597709739 166693763042633987085
4105268470\t829908521139942736573 4116182760315001271
6537860736150\t10808570091499395125 57028198746004375
3582903531743471732\t6932123578154982 629742552737307
949537597651053059\t469660676831565743 77167401875275
8890280257173322\t96191  76668713819931811 048770190271
25267680276078003013678 680992525463401061632866526
3627021854049\t770558562994  6580636237993140746255962
2407448690823\t117497779236546  6257246923322810917141
9143028\t8197103288597806669\t7 60892938638285025333403
34413065578016127815 21815\t005561868836468420090470
23053081172816 4304876237919\t69842487255036638784583
1148769693215490281042402 01383351\t24462181441773470
6378329949063625966649858761 82212\t25225512486764533
67720186971698544312419 57240991395\t9008952310058822
9554825530026352 0781532296796249481641953868218774
7608532713228572311042 4803456124867\t697064507995236
37774242535411291684276  86553892620\t5024910326572967
237019132757256 75285653248258265463092207058596522
2979886027225  8331913126375147341\t994889534765745501
184957014548792889  8485682772607\t7713721403798879715
38298203783031473527721 58\t0348144513491373226651381
3482954382919991 818027891\t6522431027392251122869539
4095795306640523 263253804\t4100059654939159879593635
29746152185502 3713076422\t55121183693803580388584903
4169811622207297718615823\t6678424689157993532961922
6246795719440126904387\t710 5048102390895523597457
2318970677\t25479150615055049 53922979530901129967519
861880882\t2587 5314529584099251203829 009407770775672
1130673970830\t4724483816533873502340845647058077308
82959174767140363198008\t187 129011875491310547126581
9762333104481838626951545\t6334926366572897563400500
4284628018351707052 783183\t9425882145521227251250327
551216035469812005817  6\t21652 12827652751691296897789
3223819\t573432 9339946437501907836945765883352399886
75506164965\t1847751807381688378610 91527357929701337
621778427521926234\t0194239963916  8044983993173312731
32924185707 147349566 9\t16674687634660915035914677504
9951867143023 52196 288948901\t02423325116913619626622
732674608005 915474718307 98  \t92868535206946944540724
768418225246744171615 14 03642798227\t3348055556214818
971426179103425986472 0451689398942\t2179826088076852
87783646182799346 3137677543\t0780936333018982642090
1084880252167467 08832\t151201858 83543223812876952786
7132961247 478246 4538\t636993009049310363619763878039
62184073 5723997942234\t06235393808339651327408011116
66627891981488087797 941\t876876144230030984490851411
60661826293682836764744\t779 239180335110989069790714
85786944089552990 653640\t447 425576083659976645795096
6602439640990538\t9 607120198 2199760 47599490197230297
649139826800329\t73156037120 041377903785566085089252
16730939319872750 275468906 903707539413042652315011
948093772450487951509541\t00921645863754710598436791
786391670211874\t92431\t995700 641917969777599028300699
1536871371193\t661495281130 5876380278410754449733078
4078992311553\t55625611423 22423255033685442488917353
448899115014406\t48020  299340368006977710650566631954
8123488067321\t014673 9058568557934581403627822703280
82616570773948\t32759 2232845941706525094512325230608
229188020587\t773197  19839450180888072429661980811197
77158542502\t016545090413245809786882778948721859617
7210783843\t506918615 5435 662884062257473692284509516
208496039801340\t017239 30671666823555245252804609722
53503534226472\t5242508 74054075591789781264330331690
"""
 
print 'ch[0:80] =\n',ch[0:80]
print "\nch[0:80].replace('\\n','') =\n",ch[0:80].replace('\n','')
print "\n''.join(ch[0:80].split('\\n')) =\n",''.join(ch[0:80].split('\n'))
print "\nre.sub(r'\n','',ch[0:80]) =\n",re.sub(r'\n','',ch[0:80])
print '\n--------------------\n'
from timeit import Timer
import re
 
def f(x):
    return x.replace('\n','')
def g(x):
    return ''.join(x.split('\n'))
def h(x):
    return re.sub(r'\n','',x)
 
 
 
iterations = 100000
tf = Timer('f(ch)','from __main__ import f,ch').timeit(iterations)
tg = Timer('g(ch)','from __main__ import g,ch').timeit(iterations)
th = Timer('h(ch)','from __main__ import h,ch').timeit(iterations)
 
 
print '\nch[0:80] =\n',ch[0:80]
print "timeit unique d'execution de x.replace('\\n','') :",tf
print '\nch[0:80] =\n',ch[0:80]
print "timeit unique d'execution de ''.join(x.split('\\n')) :",tg
print '\nch[0:80] =\n',ch[0:80]
print "timeit unique d'execution de re.sub(r'\\n','',x) :",th
 
 
print '\n-------------------------------\n'
repet = 12
litf = Timer('f(ch)','from __main__ import f,ch').repeat(repet,iterations)
litg = Timer('g(ch)','from __main__ import g,ch').repeat(repet,iterations)
lith = Timer('h(ch)','from __main__ import h,ch').repeat(repet,iterations)
 
 
print '\nch[0:80] =\n',ch[0:80]
print "\ntemps d'execution de x.replace('\\n','') :"
s = 0
for y in litf:
    print y
    s = s+y
print "temps moyen d'execution de x.replace('\\n','') : ",s/repet
 
 
 
print '\nch[0:80] =\n',ch[0:80]
print "\ntemps d'execution de ''.join(x.split('\\n')) : "
s = 0
for y in litg:
    print y
    s = s+y
print "temps moyen d'execution de ''.join(x.split('\\n')) : ",s/repet
 
 
 
print '\nch[0:80] =\n',ch[0:80]
print "\ntemps d'execution de re.sub(r'\\n','',x) : "
s = 0
for y in lith:
    print y
    s = s+y
print "temps moyen d'execution de re.sub(r'\\n','',x) : ",s/repet

>>>
ch[0:80] =
37 1072875339021027987979982208 37590246 510135740250
4 637693767749000971264812

ch[0:80].replace('\n','') =
37 1072875339021027987979982208 37590246 5101357402504 637693767749000971264812

''.join(ch[0:80].split('\n')) =
37 1072875339021027987979982208 37590246 5101357402504 637693767749000971264812

re.sub(r'
','',ch[0:80]) =
37 1072875339021027987979982208 37590246 5101357402504 637693767749000971264812

--------------------


ch[0:80] =
37 1072875339021027987979982208 37590246 510135740250
4 637693767749000971264812
timeit unique d'execution de x.replace('\n','') : 9.01131959509

ch[0:80] =
37 1072875339021027987979982208 37590246 510135740250
4 637693767749000971264812
timeit unique d'execution de ''.join(x.split('\n')) : 14.6174508213

ch[0:80] =
37 1072875339021027987979982208 37590246 510135740250
4 637693767749000971264812
timeit unique d'execution de re.sub(r'\n','',x) : 22.2610868141

-------------------------------


ch[0:80] =
37 1072875339021027987979982208 37590246 510135740250
4 637693767749000971264812

temps d'execution de x.replace('\n','') :
8.6659606179
8.7363793443
8.68284376925
8.92423925387
8.66822179914
8.68367432174
8.68264625811
8.69218378313
8.87638540653
8.64747614571
8.46179919515
8.44601534553
temps moyen d'execution de x.replace('\n','') : 8.68065210336

ch[0:80] =
37 1072875339021027987979982208 37590246 510135740250
4 637693767749000971264812

temps d'execution de ''.join(x.split('\n')) :
15.0920225895
16.9949711486
15.7121857666
15.2533254925
15.2645721733
15.1035360639
16.2066849278
15.684344798
19.0551910927
18.9558885277
18.7616761348
17.9872888873
temps moyen d'execution de ''.join(x.split('\n')) : 16.6726406336

ch[0:80] =
37 1072875339021027987979982208 37590246 510135740250
4 637693767749000971264812

temps d'execution de re.sub(r'\n','',x) :
24.4568865596
22.685794703
22.7501537207
26.9632956144
25.6232370315
23.29087831
25.6237055268
24.0778160353
23.1589771884
24.9340709504
22.130466861
25.8044148069
temps moyen d'execution de re.sub(r'\n','',x) : 24.2916414423
>>>

Sur la base de ces résultats, ''.join(x.split('\n')) est tout de même 92% plus longue que x.replace('\n','').
Moi je préfère replace() car je trouve qu'intellectuellement x.replace('\n','') est plus immédiat à comprendre que ''.join(x.split('\n')). Il se trouve qu'en plus c'est plus rapide, alors....

--------
Quand j'écris
«- ch.replace() me semble agir sur ch directement sans intermédiaire. »
je ne prétends pas énoncer une exactitude, c'est pourquoi je dis «me semble». Je cherche à dire en peu de mots l'idée que j'ai dont ça fonctionne: ça prend la chaine ch et ça en déduit directement le résultat. C'est vrai que j'aurais dû écrire «agir à partir de ch directement» au lieu de «sur».

--------------------
Bravo dividee.
Je n'avais pas compris translate() jusqu'à présent. Il me manquait maketrans().
Ça risque d'être très très utile. Si en plus c'est très rapide, c'est super à connaître.

[eyquem]

translate() est plus rapide que replace() quand il y a plusieurs caractères à éliminer:

temps moyen d'execution de
x.replace('\n','').replace('\t','').replace(' ','') : 2.46409529703

temps moyen d'execution de ''.join(x.split()) : 8.99861174162

temps moyen d'execution de re.sub(r'\n|\t| ','',x) : 19.7118446385

temps moyen d'execution de translate(tbl,'\n\t ') : 0.889644214558

Mais c'est replace() la plus rapide s'il n'y a qu'un caractère à éliminer:

temps moyen d'execution de x.replace('\n','') : 0.769087062741

temps moyen d'execution de ''.join(x.split('\n')) : 1.362719354

temps moyen d'execution de re.sub(r'\n','',x) : 1.99931080626

temps moyen d'execution de x.translate(tbl, '\n') : 0.828341660742

Mesures de temps effectuées avec iterations = 100000 et repet = 12