


Warum wird Python-Code innerhalb von Funktionen schneller ausgeführt?
Verbesserte Leistung von Python-Code innerhalb von Funktionen
Diese Frage untersucht, warum Python-Code deutlich schneller ausgeführt wird, wenn er in einer Funktion platziert wird. Im bereitgestellten Code durchläuft eine Schleife einen großen Bereich, und die Ausführungszeit variiert erheblich, je nachdem, ob die Schleife in einer Funktion enthalten ist.
Ursache für Leistungsunterschiede
Der Leistungsunterschied ergibt sich aus dem zugrunde liegenden Bytecode, der für den Code generiert wird. Innerhalb einer Funktion verwendet der Bytecode die Anweisung STORE_FAST, um einer lokalen Variablen einen Wert zuzuweisen. Dieser Prozess ist optimiert und normalerweise schneller als die Verwendung der STORE_NAME-Anweisung, die verwendet wird, um einer globalen oder nichtlokalen Variablen einen Wert zuzuweisen.
Bytecode-Analyse
Der Bytecode für Die Schleife innerhalb der Funktion lautet wie folgt:
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
Im Gegensatz dazu lautet der Bytecode für die Schleife außerhalb der Funktion:
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
Schlussfolgerung
Die Verwendung von STORE_FAST anstelle von STORE_NAME im für die Schleife innerhalb der Funktion generierten Bytecode trägt zu ihrer verbesserten Ausführungsgeschwindigkeit bei. Dies zeigt, wie wichtig es ist, Techniken zur Bytecode-Optimierung zu verstehen, um die Leistung des Python-Codes zu verbessern.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum wird Python-Code innerhalb von Funktionen schneller ausgeführt?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

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