為什麼 Python 程式碼在函式中執行速度更快？

人們發現，如果正常執行 Python 程式碼，然後在 Python 函式中執行它，則在後者情況下執行速度更快。我想知道為什麼 Python 程式碼在函式中執行速度更快。

通常發現，在 Python 函式中儲存區域性變數比儲存全域性變數更快。這可以透過以下方式解釋。

除了區域性/全域性變數儲存時間之外，操作碼預測使函式執行速度更快。

CPython 是我們從 Python.org 下載的原始 Python 實現。之所以稱為 CPython，是為了將其與後來的 Python 實現區分開來，並將其與 Python 程式語言本身區分開來。

CPython 恰好是用 C 語言實現的。CPython 將我們的 Python 程式碼編譯成位元組碼，並在評估迴圈中解釋該位元組碼。

當編譯函式時，區域性變數儲存在固定大小的陣列中（而不是字典中），並且變數名被分配給索引。這是可能的，因為您不能動態地向函式新增區域性變數。然後檢索區域性變數實際上就是對列表進行指標查詢，並在 PyObject 上增加引用計數，這無關緊要。

將其與全域性查詢進行比較，全域性查詢是涉及雜湊等的真正字典搜尋。順便說一句，這就是為什麼如果您希望變數成為全域性變數，則需要指定 global 的原因：如果您在作用域內為變數賦值，編譯器將為其訪問發出 STORE_FAST 指令，除非您告訴它不要這樣做。

順便說一句，全域性查詢仍然經過了很好的最佳化。屬性查詢才是真正慢的！

Manogna

更新於： 2019年7月30日

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