Python死循环的极限PK，while True和for+ [无限迭代器]，谁更猛

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今天在项目中也写了死循环（for循环），导致xxxx（省略100字..），被领导骂了。

然后我一个开发同事就开始和我争，表示他曾写的死循环（while循环）导致的xxxx（省略200字）比我这个猛多了。

我肯定不服啊，表示for+无限迭代器是最猛。

这就引出了今天的讨论主题：while True和for _ in [无限迭代器]，谁更猛？

“什么是无限迭代器？

无限迭代器是一种特殊的迭代器，它可以产生无限序列的元素。例如，itertools.count会从一个起始值开始，无限地产生连续的整数。

直接上代码吧！

import time

# 测试 while True 循环的性能
start_time = time.time()
counter = 0
while True:
    counter += 1
    if counter >= 10000000:
        break
end_time = time.time()
while_true_duration = end_time - start_time

# 测试 for 循环与无限迭代器的性能
start_time = time.time()
for _ in iter(int, 1):  # 使用 iter 创建一个无限迭代器
    counter -= 1
    if counter <= 0:
        break
end_time = time.time()
for_loop_duration = end_time - start_time

print(f"while True 耗时: {while_true_duration}")
print(f"for loop 耗时: {for_loop_duration}")

代码说明

先通过while True循环计数到10000000次来测量执行时间。

接着，使用iter(int, 1)创建一个无限迭代器，在for循环中进行相反的计数操作直到计数器归零，同样测量执行时间。

代码运行结果

循环10,000,000次

while True 耗时: 0.5636961460113525
for loop 耗时: 0.816516637802124

循环100,000,000次

while True 耗时: 5.133043527603149
for loop 耗时: 9.265887975692749

为什么for+[无限迭代器]会执行更慢？

1. 迭代器开销：在for循环中，使用iter(int, 1)创建的无限迭代器可能引入了额外的开销。每次迭代时，它都需要调用int函数和进行条件判断，这些都会增加执行时间。
2. 循环结构差异：while True循环是Python中最基本的循环结构，可能比涉及函数调用的for循环更直接和高效。
3. Python解释器优化：Python的解释器可能对while True这样的简单循环进行了特定的优化，使其执行更快。