python - 为什么@property 比属性慢，而字节码是相同的

Question

考虑这段代码:

import timeit
import dis

class Bob(object):
    __slots__ = "_a",

    def __init__(self):
        self._a = "a"

    @property
    def a_prop(self):
        return self._a

bob = Bob()

def return_attribute():
    return bob._a

def return_property():
    return bob.a_prop

print(dis.dis(return_attribute))
print(dis.dis(return_property))

print("attribute:")
print(timeit.timeit("return_attribute()",
                    setup="from __main__ import return_attribute", number=1000000))
print("@property:")
print(timeit.timeit("return_property()",
                    setup="from __main__ import return_property", number=1000000))

很容易看出 return_attribute 和 return_property 产生相同的字节码:

 17           0 LOAD_GLOBAL              0 (bob)
              3 LOAD_ATTR                1 (_a)
              6 RETURN_VALUE        
None
 20           0 LOAD_GLOBAL              0 (bob)
              3 LOAD_ATTR                1 (a_prop)
              6 RETURN_VALUE        
None

但是，时间不同:

attribute:
0.106526851654
@property:
0.210631132126

为什么？

Answer 1

属性作为函数调用 执行，而属性查找仅仅是哈希表(字典)查找。所以是的，那总是会更慢。

LOAD_ATTR 字节码在这里不是定时操作。您缺少的是 LOAD_ATTR 将属性查找委托(delegate)给对象类型；通过触发 C 代码:

• 查找堆栈顶部对象的类型，并要求它为给定实例的属性生成值。查看ceval.c evaluation loop section for LOAD_ATTR ，调用 PyObject_GetAttr() .对于自定义 Python 类，这最终会调用 _PyObject_GenericGetAttrWithDict() function (通过 type->tp_getattro slot 和 PyObject_GenericGetAttr 。
• 该对象然后通过其自己的 MRO 查找任何与属性名称匹配的描述符对象。如果存在这样的对象，并且它是数据描述符，则搜索停止并绑定(bind)数据描述符(在其上调用 descriptor.__get__())并返回结果。参见 these lines is _PyObject_GenericGetAttrWithDict() .
• 如果没有数据描述符，则查看实例 __dict__ 以获取属性名称作为键。如果存在这样的键，则返回相应的值；见these lines .
• 如果实例 __dict__ 中没有这样的键，但是找到了一个非数据描述符，那么该描述符就被绑定(bind)了(__get__ 被调用) ，结果返回，在this section .
• 如果在类上定义了一个__getattr__ 方法，调用该方法。参见 these lines in slot_tp_getattr_hook ，当您将 __getattr__ Hook 添加到类时安装。
• 否则，引发AttributeError。

property 对象是数据描述符；它不仅实现了 __get__，还实现了 __set__ 和 __delete__ 方法。使用实例在 property 上调用 __get__ 会导致 property 对象调用已注册的 getter 函数。

参见 Descriptor HOWTO有关描述符的更多信息，以及 Invoking Descriptors section Python 数据模型文档。

字节码没有区别，因为它不是由LOAD_ATTR 字节码来决定属性是属性还是常规属性。 Python 是一种动态语言，编译器不能事先知道访问的属性是否是一个属性。您可以随时更改您的类(class):

class Foo:
    def __init__(self):
        self.bar = 42

f = Foo()
print(f.bar)  # 42

Foo.bar = property(lambda self: 81)
print(f.bar)  # 81

在上面的示例中，当您从 bar 名称开始时，该名称仅作为 Foo 类的 f 实例的属性存在，通过添加 Foo.bar property 对象，我们拦截了名称 bar 的查找过程，因为 property 是一个数据描述符，因此可以覆盖任何实例查找。 但 Python 无法提前知道这一点，因此无法为属性查找提供不同的字节码。例如，Foo.bar 赋值可能发生在完全不相关的模块中。