python – 为什么[]比list()更快？

我最近比较了[]和list()的处理速度,并惊讶地发现[]运行速度比list()快三倍以上.我使用{}和dict()运行相同的测试,结果实际上是相同的：[]和{}都花费了大约0.128秒/百万个周期,而list()和dict()每个花费大约0.428秒/百万个周期.

为什么是这样？ Do []和{}(以及可能的()和”也会立即传回一些空库存文字的副本,而它们的明确命名对应物(list(),dict(),tuple(),str())完全去创建一个对象,无论它们是否真的有元素？

我不知道这两种方法有何不同,但我很想知道.
我无法在文档中或在SO上找到答案,搜索空括号结果比我预期的问题更多.

我通过调用timeit.timeit(“[]”)和timeit.timeit(“list()”)和timeit.timeit(“{}”)和timeit.timeit(“dict()”)得到了我的计时结果,分别比较列表和词典.我正在运行Python 2.7.9.

我最近发现了“Why is if True slower than if 1?”,将if与if 1的性能进行了比较,似乎触及了类似的文字对全局场景;也许值得考虑一下.

解决方法:

因为[]和{}是字面语法. Python可以创建字节码只是为了创建列表或字典对象：

>>> import dis
>>> dis.dis(compile('[]', '', 'eval'))
  1           0 BUILD_LIST               0
              3 RETURN_VALUE        
>>> dis.dis(compile('{}', '', 'eval'))
  1           0 BUILD_MAP                0
              3 RETURN_VALUE        

list()和dict()是单独的对象.需要解析它们的名称,必须涉及堆栈以推送参数,必须存储帧以便稍后检索,并且必须进行调用.这都需要更多时间.

对于空案例,这意味着你至少有一个LOAD_NAME(必须搜索全局命名空间以及__builtin__ module),然后是CALL_FUNCTION,它必须保留当前帧：

>>> dis.dis(compile('list()', '', 'eval'))
  1           0 LOAD_NAME                0 (list)
              3 CALL_FUNCTION            0
              6 RETURN_VALUE        
>>> dis.dis(compile('dict()', '', 'eval'))
  1           0 LOAD_NAME                0 (dict)
              3 CALL_FUNCTION            0
              6 RETURN_VALUE        

您可以使用timeit单独查找名称：

>>> import timeit
>>> timeit.timeit('list', number=10**7)
0.30749011039733887
>>> timeit.timeit('dict', number=10**7)
0.4215109348297119

时间差异可能存在字典哈希冲突.从调用这些对象的时间减去这些时间,并将结果与​​使用文字的时间进行比较：

>>> timeit.timeit('[]', number=10**7)
0.30478692054748535
>>> timeit.timeit('{}', number=10**7)
0.31482696533203125
>>> timeit.timeit('list()', number=10**7)
0.9991960525512695
>>> timeit.timeit('dict()', number=10**7)
1.0200958251953125

所以不得不调用该对象每1000万次调用需要额外的1.00 – 0.31 – 0.30 == 0.39秒.

您可以通过将全局名称别名为locals来避免全局查找成本(使用timeit设置,绑定到名称的所有内容都是本地的)：

>>> timeit.timeit('_list', '_list = list', number=10**7)
0.1866450309753418
>>> timeit.timeit('_dict', '_dict = dict', number=10**7)
0.19016098976135254
>>> timeit.timeit('_list()', '_list = list', number=10**7)
0.841480016708374
>>> timeit.timeit('_dict()', '_dict = dict', number=10**7)
0.7233691215515137

但你永远无法克服那个CALL_FUNCTION成本.

标签：python,performance,list,instantiation,literals
来源： https://codeday.me/bug/20190915/1806089.html