함수 내 Python 코드의 향상된 성능
이 질문은 Python 코드가 함수 내에 배치될 때 훨씬 더 빠르게 실행되는 이유를 조사합니다. 제공된 코드에서 루프는 넓은 범위를 반복하며 루프가 함수 내에 포함되어 있는지 여부에 따라 실행 시간이 크게 달라집니다.
성능 차이의 원인
성능 차이는 코드에 대해 생성된 기본 바이트코드에서 발생합니다. 함수 내에서 바이트코드는 STORE_FAST 명령어를 사용하여 지역 변수에 값을 할당합니다. 이 프로세스는 전역 또는 비지역 변수에 값을 할당하는 데 사용되는 STORE_NAME 명령어를 사용하는 것보다 최적화되어 있으며 일반적으로 더 빠릅니다.
바이트코드 분석
함수 내부 루프는 다음과 같습니다.
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
반면, 함수 외부 루프의 바이트코드는 다음과 같습니다.
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
결론
함수 내 루프에 대해 생성된 바이트코드에 STORE_NAME 대신 STORE_FAST를 사용하면 실행 속도가 향상됩니다. 이는 Python 코드 성능을 향상시키기 위해 바이트코드 최적화 기술을 이해하는 것이 중요함을 보여줍니다.
위 내용은 Python 코드가 함수 내에서 더 빠르게 실행되는 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!