在C+上的Python循环中创建for循环+；对象和方法更有效

我正在寻找一些for循环的性能改进

基本上，我在一个包含一些数据的字典（Dict）上循环以绘制图表。用于绘图的模块是root（C++中实现的高能物理框架，这里不重要）。 字典包含+100k个值，对于每个值，range（）参数通常为1-150，这意味着range（）循环被多次调用。 Python中的根模块基本上是一个链接到root的C++实现的字典，这样对于Range（）循环中的每个循环，代码挑选出一个C++对象（CeS2D），并将一个C++方法（填充（，））应用到它。 因此，如果我们现在忽略整个根模块，有没有办法使我的range（）循环更高效？对于100k值，所需时间约为10-15秒，但如果有更多数据，则时间明显增加

for item in list:

    for index in Dict[item]:

        if Dict[item][index] == 0:  
            continue

        for n in range(int(Dict[item][index] * FillQuantityFactor)):  
            # Fill ROOT histogram
            hist2D.Fill(item, index)

< P>我猜一个问题是，在每个范围（例如，假设范围是150）循环中，C++对象的组2D被调用150次，而我们只需要调用它1次，只使用该方法150次。 所以，如果不深入分析我的分析模块（root）的C++，我能做什么来加快这个代码？ 我想使用xrange而不是range也会有帮助

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非常感谢

如果您只是使用range（）为for循环获取一个数字，那么xrange应该可以节省一些时间，是的。你有你正在使用的python根模块的文档吗？有，但我认为它不会带你去任何地方，因为它是一个相当庞大的框架（，参考指南：）。我使用的根方法是一种（必要的）变通方法。那么“调用150次”呢，我说得对吗？我不确定在python中不引用对象就可以调用对象的方法。不幸的是，我对C/C++不是很熟悉，所以我不能真正帮助你，抱歉。前面的评论是正确的。使用xrange和尽可能多的其他发电机。这里有一个经典的n²循环，所以除非你以某种方式改变它，否则它永远不会变得很快。你可以编写一些C++来与root交互，然后使用SWIG来生成一些Python绑定。但是在这个小代码示例中，我不能使用更多的生成器，或者不使用？如果你只是使用Range（）来获得for for循环的数字，那么XRead应该剃掉一些时间，是的。你有你正在使用的python根模块的文档吗？有，但我认为它不会带你去任何地方，因为它是一个相当庞大的框架（，参考指南：）。我使用的根方法是一种（必要的）变通方法。那么“调用150次”呢，我说得对吗？我不确定在python中不引用对象就可以调用对象的方法。不幸的是，我对C/C++不是很熟悉，所以我不能真正帮助你，抱歉。前面的评论是正确的。使用xrange和尽可能多的其他发电机。这里有一个经典的n²循环，所以除非你以某种方式改变它，否则它永远不会变得很快。你可以编写一些C++来与root交互，然后使用SWIG来生成所有的Python绑定。但是我想在这个小代码示例中，我不能使用更多的生成器，或者不是？