함수 내에서 Python 코드가 더 빠른 이유는 무엇입니까?

함수 내에서 더 빠른 Python 코드: 최적화된 실행 공개

Python 코드를 실행할 때 함수 내에 작업을 포함하면 성능이 크게 향상되는 경우가 많습니다. 이 현저한 차이는 호기심을 불러일으킵니다.为何 Python 代码在函数中执行更快?

속도 차이 조사

다음 코드 조각을 고려하세요.

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

이 코드를 실행하면 약 1.8초의 시간이 소요됩니다. 그러나 for 루프가 함수 외부에서 실행되는 경우:

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

실행 시간은 4.5초로 훨씬 더 오래 걸립니다.

바이트코드 분석: 근본 원인 밝히기

이러한 성능 차이를 이해하기 위해 Python에서 생성된 바이트코드를 살펴보겠습니다. 함수 내에서 바이트코드는 루프를 설정하고, 범위를 계산하고, 이를 반복하는 일련의 작업을 보여줍니다. 이 구조는 속도에 최적화되어 있습니다.

최상위 수준에서는 바이트코드가 약간 다릅니다. 변수 i는 전역으로 선언되어 함수 내에서 사용되는 로컬 저장 작업(STORE_FAST)보다 저장 작업(STORE_NAME)이 느려집니다.

바이트코드를 검사하기 위해 dis 모듈은 귀중한 지원을 제공합니다. 다음 명령은 함수와 최상위 코드를 각각 디스어셈블합니다.

import dis
dis.dis(main)
dis.dis(compile('for i in xrange(10**8): pass', '', 'exec'))

결론

Python의 함수 내에서 코드를 실행할 때의 성능 이점은 Python의 최적화에서 비롯됩니다. 바이트코드 실행. STORE_FAST 명령어로 표시되는 지역 변수를 사용하면 더 느린 STORE_NAME 명령어가 포함된 전역 변수를 사용하는 것에 비해 실행 속도가 크게 향상됩니다.

위 내용은 함수 내에서 Python 코드가 더 빠른 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!