函数内 Python 代码的增强性能
这个问题调查了为什么 Python 代码在放置在函数中时执行速度明显更快。在提供的代码中,循环遍历很大的范围,并且执行时间根据循环是否包含在函数中而变化很大。
性能差异的原因
性能差异源于为代码生成的底层字节码。在函数内,字节码使用 STORE_FAST 指令为局部变量赋值。此过程经过优化,通常比使用 STORE_NAME 指令更快,STORE_NAME 指令用于为全局或非局部变量赋值。
字节码分析
字节码函数内循环如下:
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
相反,函数外循环的字节码为:
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
结论
在为函数内的循环生成的字节码中使用 STORE_FAST 而不是 STORE_NAME 有助于提高其执行速度。这证明了了解字节码优化技术对于提高 Python 代码性能的重要性。
以上是为什么 Python 代码在函数内部运行得更快?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!