


Why Does Python Code Execute More Swiftly in Functions?
Consider the Python code snippet below, which executes a loop 100 million times.
def main(): for i in range(10**8): pass main()
When measured in Linux using the time function, this code runs remarkably swiftly:
real 0m1.841s user 0m1.828s sys 0m0.012s
Curiously, if the for loop is executed without being enclosed within a function:
for i in range(10**8): pass
Its execution time increases considerably:
real 0m4.543s user 0m4.524s sys 0m0.012s
Why does this discrepancy occur?
Inside a Function
Examining the bytecode reveals the following when the code is within a function:
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
Outside a Function
In contrast, when the code is executed at the top level, the bytecode is as follows:
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
The Crux of the Issue
The distinction lies in the use of STORE_FAST versus STORE_NAME. STORE_FAST is employed when the variable (in this case, i) is a local variable (within a function), whereas STORE_NAME is utilized when the variable is a global variable (outside a function). The former is significantly more efficient.
This can be explained by the fact that when a variable is declared as local, the interpreter can optimize the code to use a specific memory location for that variable. However, when a variable is declared as global, the interpreter must search through the entire global scope to find the variable, which is a more time-consuming process.
Atas ialah kandungan terperinci Mengapa Kod Python Lebih Pantas Apabila Dilaksanakan Di Dalam Fungsi?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Bagaimana Mengajar Asas Pengaturcaraan Pemula Komputer Dalam masa 10 jam? Sekiranya anda hanya mempunyai 10 jam untuk mengajar pemula komputer beberapa pengetahuan pengaturcaraan, apa yang akan anda pilih untuk mengajar ...

Cara mengelakkan dikesan semasa menggunakan fiddlerevery di mana untuk bacaan lelaki-dalam-pertengahan apabila anda menggunakan fiddlerevery di mana ...

Memuatkan Fail Pickle di Python 3.6 Kesalahan Laporan Alam Sekitar: ModulenotFoundError: Nomodulenamed ...

Bagaimana untuk menyelesaikan masalah segmentasi kata Jieba dalam analisis komen tempat yang indah? Semasa kami mengadakan komen dan analisis tempat yang indah, kami sering menggunakan alat segmentasi perkataan jieba untuk memproses teks ...


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

Pelayar Peperiksaan Selamat
Pelayar Peperiksaan Selamat ialah persekitaran pelayar selamat untuk mengambil peperiksaan dalam talian dengan selamat. Perisian ini menukar mana-mana komputer menjadi stesen kerja yang selamat. Ia mengawal akses kepada mana-mana utiliti dan menghalang pelajar daripada menggunakan sumber yang tidak dibenarkan.