今天在項目中也寫了死循環（for循環），導致xxxx（省略100字..），被領導罵了。

然後我一個開發同事就開始和我爭，表示他曾寫的死循環（while循環）導致的xxxx（省略200字）比我這個猛多了。

我肯定不服啊，表示for 無限迭代器是最猛。

這就引出了今天的討論主題：while True和for _ in [無限迭代器]，誰更猛？

“

什麼是無限迭代器？

無限迭代器是一種特殊的迭代器，它可以產生無限序列的元素。例如，itertools.count會從一個起始值開始，無限地產生連續的整數。

直接上代碼吧！

import time
# 測試 while True 循環的性能
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
# 測試 for 循環與無限迭代器的性能
start_time = time.time()
for _ in iter(int, 1):  # 使用 iter 創建一個無限迭代器
    counter -= 1
    if counter <= 0:
        break
end_time = time.time()
for_loop_duration = end_time - start_time
print(f"while True 耗時: {while_true_duration}")
print(f"for loop 耗時: {for_loop_duration}")

代碼說明

先通過while True循環計數到10000000次來測量執行時間。

接著，使用iter(int, 1)創建一個無限迭代器，在for循環中進行相反的計數操作直到計數器歸零，同樣測量執行時間。

代碼運行結果

循環10,000,000次

while True 耗時: 0.5636961460113525
for loop 耗時: 0.816516637802124

循環100,000,000次

while True 耗時: 5.133043527603149
for loop 耗時: 9.265887975692749

為什麼for [無限迭代器]會執行更慢？

1. 迭代器開銷：在for循環中，使用iter(int, 1)創建的無限迭代器可能引入了額外的開銷。每次迭代時，它都需要調用int函數和進行條件判斷，這些都會增加執行時間。
2. 循環結構差異：while True循環是Python中最基本的循環結構，可能比涉及函數調用的for循環更直接和高效。
3. Python解釋器優化：Python的解釋器可能對while True這樣的簡單循環進行了特定的優化，使其執行更快。

結論

我輸了。