为什么将代码封装在函数中可以提高 Python 性能？

使用函数优化 Python 代码性能

已观察到在 Python 中的函数内运行特定代码可以显着提高其执行速度。让我们调查一下这种奇怪行为背后的原因。

最初，for 循环被封装在一个函数中：

def main():
    for i in xrange(10**8):
        pass
main()

此代码表现出值得称赞的性能，在 2 秒内完成。然而，当 for 循环独立执行而不包含在函数中时：

for i in xrange(10**8):
    pass

其执行时间飙升至 4 秒以上。为了揭开这种差异背后的谜团，我们必须深入研究 Python 解释器生成的字节码。

检查函数的字节码，我们注意到变量 i 是使用 STORE_FAST 操作码分配的。

LOAD_FAST               0 (i)

当在顶层执行 for 循环时，使用 STORE_NAME 为变量 i 赋值操作码。

STORE_NAME               1 (i)

至关重要的是，STORE_FAST 是比 STORE_NAME 更高效的操作。这种效率源于这样一个事实：当 i 是函数内的局部变量（使用 STORE_FAST）时，它存储在堆栈帧上。相反，当 i 是全局变量（使用 STORE_NAME）时，它必须存储在全局变量字典中。

要进一步检查字节码，您可以使用 dis 模块。为了直接反汇编函数，可以使用 dis 模块。然而，对于在顶层执行的代码的反汇编，必须利用编译内置函数。

通过了解底层字节码操作，我们可以利用Python中函数的强大功能来有效优化代码执行速度。

以上是为什么将代码封装在函数中可以提高 Python 性能？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！