Python リストの足し算 速度比較

概要

足し算をする際に、どの方法が早いか比較してみた。

数値は全て、Decimal型とした。

test1	test2	test3	test4
forループで+=する	reduceとlambda	reduceとadd	sum

import time
from functools import wraps, reduce
from operator import add
from decimal import Decimal

def stop_watch(func):
    @wraps(func)
    def wrapper(*args, **kargs):
        # 処理開始直前の時間
        start = time.monotonic()

        # 処理実行
        result = func(*args, **kargs)

        # 処理終了直後の時間から処理時間を算出
        elapsed_time = time.monotonic() - start

        # 処理時間を出力
        print("{} ms in {}".format(elapsed_time * 1000, func.__name__))
        return result
    return wrapper
    
a =[Decimal("5.325")*i for i in range(1, 10000)]

@stop_watch
def test1(lst):
    total = 0
    for d in lst:
        total += d
    print(total, type(total))
    
@stop_watch
def test2(lst):
    total = reduce(lambda x, y: x + y, lst)
    print(total, type(total))
    
@stop_watch
def test3(lst):
    total = reduce(add, lst)
    print(total, type(total))
    
@stop_watch
def test4(lst):
    total = sum(lst)
    print(total, type(total))

test1(a)
test2(a)
test3(a)
test4(a)

実行結果

266223375.000 <class 'decimal.Decimal'>
0.7629496976733208 ms in test1
266223375.000 <class 'decimal.Decimal'>
1.1549443006515503 ms in test2
266223375.000 <class 'decimal.Decimal'>
0.7026819512248039 ms in test3
266223375.000 <class 'decimal.Decimal'>
0.6021261215209961 ms in test4

基本的にはsum関数を使用するのが一番早い結果となった。
リストが小さいときはreduce,addが早いことも確認したがほとんど差なし