局部变量访问比字段快，因前者用load_fast指令按固定索引取值（o(1)数组寻址），后者需字典哈希查找（含哈希计算、桶定位、键比对）；实测self.x比局部变量慢2–5倍。
局部变量访问比字段（成员变量）快，核心不在“栈快堆慢”的笼统说法，而在名字查找机制和字节码指令路径的根本差异。
局部变量走的是固定索引，不查名字
Python 编译函数时就确定每个局部变量在栈帧中的位置。运行时用 LOAD_FAST 指令，直接按数字索引取值，比如第 0 个、第 1 个——没有哈希、没有键比对、没有作用域跳转。
这相当于数组下标访问，是纯内存寻址，常数时间 O(1)，且 CPU 缓存友好。
字段访问本质是字典查找
类的实例字段（如 self.x）存储在对象的 __dict__ 字典里。每次访问都要：
- 计算字符串
'x'的哈希值 - 在哈希表中定位桶（bucket）
- 遍历桶内可能的冲突项，逐个比对键名
即使平均是 O(1)，实际开销远高于数组索引。实测密集循环中，self.x 访问比等价局部变量慢 2–5 倍。
别让局部变量“掉队”
以下写法会让本该快速的局部变量退化为慢速查找：
- 函数内先读同名变量再赋值（触发
UnboundLocalError或隐式全局引用） - 用了
exec()、eval()或locals() - 加了
global或nonlocal声明——哪怕只读，也强制走LOAD_GLOBAL或LOAD_DEREF
用 dis.dis(func) 能清楚看到：局部变量对应 LOAD_FAST，字段访问对应 LOAD_ATTR，全局变量对应 LOAD_GLOBAL。
实用优化建议
不是所有地方都值得抠这点性能，但高频路径上效果明显：
- 循环内频繁访问的字段，提前赋给局部变量，例如：
x = self.x再用x - 调用多次的方法，也建议提取，比如：
append = mylist.append，再在循环里用append(item) - 配置常量不要反复点
config.TIMEOUT，一次赋值：timeout = config.TIMEOUT - 避免在热循环里做属性访问或点号操作，尤其是带 descriptor 或
__get__的自定义属性
这些改动几乎零成本，可读性不变，却能稳定带来 10%～25% 的纯计算加速。
