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Warum wird Python-Code innerhalb von Funktionen schneller ausgeführt?

Linda Hamilton
Linda HamiltonOriginal
2024-11-11 10:42:031009Durchsuche

Why Does Python Code Run Faster Inside Functions?

Verbesserte Leistung von Python-Code innerhalb von Funktionen

Diese Frage untersucht, warum Python-Code deutlich schneller ausgeführt wird, wenn er in einer Funktion platziert wird. Im bereitgestellten Code durchläuft eine Schleife einen großen Bereich, und die Ausführungszeit variiert erheblich, je nachdem, ob die Schleife in einer Funktion enthalten ist.

Ursache für Leistungsunterschiede

Der Leistungsunterschied ergibt sich aus dem zugrunde liegenden Bytecode, der für den Code generiert wird. Innerhalb einer Funktion verwendet der Bytecode die Anweisung STORE_FAST, um einer lokalen Variablen einen Wert zuzuweisen. Dieser Prozess ist optimiert und normalerweise schneller als die Verwendung der STORE_NAME-Anweisung, die verwendet wird, um einer globalen oder nichtlokalen Variablen einen Wert zuzuweisen.

Bytecode-Analyse

Der Bytecode für Die Schleife innerhalb der Funktion lautet wie folgt:

SETUP_LOOP              20 (to 23)
LOAD_GLOBAL              0 (xrange)
LOAD_CONST               3 (100000000)
CALL_FUNCTION            1
GET_ITER            
FOR_ITER                 6 (to 22)
STORE_FAST               0 (i)
JUMP_ABSOLUTE           13
POP_BLOCK           
LOAD_CONST               0 (None)
RETURN_VALUE        

Im Gegensatz dazu lautet der Bytecode für die Schleife außerhalb der Funktion:

SETUP_LOOP              20 (to 23)
LOAD_NAME                0 (xrange)
LOAD_CONST               3 (100000000)
CALL_FUNCTION            1
GET_ITER            
FOR_ITER                 6 (to 22)
STORE_NAME               1 (i)
JUMP_ABSOLUTE           13
POP_BLOCK           
LOAD_CONST               2 (None)
RETURN_VALUE        

Schlussfolgerung

Die Verwendung von STORE_FAST anstelle von STORE_NAME im für die Schleife innerhalb der Funktion generierten Bytecode trägt zu ihrer verbesserten Ausführungsgeschwindigkeit bei. Dies zeigt, wie wichtig es ist, Techniken zur Bytecode-Optimierung zu verstehen, um die Leistung des Python-Codes zu verbessern.

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