为什么函数封装可以提升Python代码执行速度？

通过函数封装提高代码执行速度

执行Python代码时，我们注意到函数中包含的代码运行速度明显快于在函数外部执行相同的代码。为了研究这种现象，让我们分析一个简单的代码片段：

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

当在 main() 函数中执行时，该代码的运行时间约为 1.8 秒。但是，如果 for 循环放在函数外部，则执行时间会增加到 4.5 秒左右：

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

这种性能差异的原因在于 Python 编译代码的方式。当代码在函数内执行时，它被编译成称为字节码的形式。字节码是 Python 虚拟机 (PVM) 比原始 Python 代码执行效率更高的指令序列。

使用 dis 模块检查代码片段的字节码揭示了差异：

函数内：

  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        

函数外function:

  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        

关键的区别在于第 16 行和第 19 行的指令。在函数内，变量 i 使用 STORE_FAST 存储，该函数针对局部变量进行了优化。然而，在函数外部，i 是使用 STORE_NAME 存储的，由于它属于全局变量，因此计算量更大。

因此，通过将代码封装在函数内，我们优化了变量的存储和检索，从而执行速度更快。

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