為什麼 Python 程式碼在函數內部運行得更快？

函數內 Python 程式碼的增強效能

這個問題調查了為什麼 Python 程式碼在放置在函數中時執行速度明顯更快。在提供的程式碼中，循環遍歷很大的範圍，並且執行時間根據循環是否包含在函數中而變化很大。

效能差異的原因

效能差異源自於為程式碼產生的底層位元組碼。在函數內，位元組碼使用 STORE_FAST 指令為局部變數賦值。此過程經過最佳化，通常比使用 STORE_NAME 指令更快，STORE_NAME 指令用於為全域或非局部變數賦值。

字節碼分析

字節碼函數內循環如下：

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，函數外循環的字節碼為：

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        

結論

在為函數內的循環產生的字節碼中使用 STORE_FAST 而不是 STORE_NAME 有助於提高其執行速度。這證明了了解字節碼優化技術對於提高 Python 程式碼效能的重要性。

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