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为什么代码在一个函数里运行的更快?
def main():
for i in xrange(10**8):
pass
main()
在Python中运行速度:
real 0m1.841s
user 0m1.828s
sys 0m0.012s
然而不把它放在函数里:
for i in xrange(10**8):
pass
它比上一个运行时间更长
real 0m4.543s
user 0m4.524s
sys 0m0.012s
为啥会这样?
注:这个计时是用LinuxBASH中的时间函数.
你或许想问为什么存取一个本地变量比全局变量要快.这有关于CPython的实现细节.
记住CPython解析器运行的是被编译过的字节编码(bytecode).当一个函数被编译后,局部变量被存储在了固定大小的数组(不是一个dict
),而变量名赋值给了索引.这就是为什么你不能动态的为一个函数添加局部变量.检查一个局部变量就好像是一个指针去查找列表,对于在PyObject
上的引用计数的增长是微不足道的.
相反的在查找全局变量(LOAD_GLOBAL
)时,涉及到的是一个实实在在的dict
的哈希查找.顺便说一句,这就是为什么当你想要一个全局变量你必须要在前面加上global i
:如果你在一个区域内指定一个变量,编译器就会建立一个STORE_FAST
的入口,除非你不让它那么做.
在说一句,全局查找速度也不慢.真正拖慢速度的是像foo.bar
这样的属性查找!
在一个函数里,字节码是这样的:
2 0 SETUP_LOOP 20 (to 23)
3 LOAD_GLOBAL 0 (xrange)
6 LOAD_CONST 3 (100000000)
9 CALL_FUNCTION 1
12 GET_ITER
>> 13 FOR_ITER 6 (to 22)
16 STORE_FAST 0 (i)
3 19 JUMP_ABSOLUTE 13
>> 22 POP_BLOCK
>> 23 LOAD_CONST 0 (None)
26 RETURN_VALUE
如果在全局,字节码:
1 0 SETUP_LOOP 20 (to 23)
3 LOAD_NAME 0 (xrange)
6 LOAD_CONST 3 (100000000)
9 CALL_FUNCTION 1
12 GET_ITER
>> 13 FOR_ITER 6 (to 22)
16 STORE_NAME 1 (i)
2 19 JUMP_ABSOLUTE 13
>> 22 POP_BLOCK
>> 23 LOAD_CONST 2 (None)
26 RETURN_VALUE
两者的区别是STORE_FAST
比STORE_NAME
要快很多.这是因为在函数里i
是一个局部变量而在全局区域它是一个全局变量.
可以看一下字节编码,用到了dis
模块.我可以直接解析函数,但是要解析全局代码必须用compile
内建模块.
原文: https://taizilongxu.gitbooks.io/stackoverflow-about-python/content/44/README.html