python - 为什么 python 中的空函数调用对于动态编译的 python 代码要慢 15% 左右

Question

这是非常糟糕的微优化，但我只是好奇。它通常不会在“真实”世界中产生影响。

所以我正在使用 compile() 编译一个函数(什么都不做)，然后对该代码调用 exec 并获取对我编译的函数的引用。然后我执行它几百万次并计时。然后用局部函数重复它。为什么动态编译的函数仅调用就慢了大约 15%(在 python 2.7.2 上)？

import datetime
def getCompiledFunc():
  cc = compile("def aa():pass", '<string>', 'exec')
  dd = {}
  exec cc in dd
  return dd.get('aa')

compiledFunc = getCompiledFunc()  
def localFunc():pass


def testCall(f):
  st = datetime.datetime.now()
  for x in xrange(10000000): f()
  et = datetime.datetime.now()
  return (et-st).total_seconds()

for x in xrange(10):
  lt = testCall(localFunc)
  ct = testCall(compiledFunc)
  print "%s %s %s%% slower" % (lt, ct, int(100.0*(ct-lt)/lt))

我得到的输出是这样的:

1.139 1.319 15% slower

Answer 1

dis.dis() 函数显示每个版本的代码对象是相同的:

aa
  1           0 LOAD_CONST               0 (None)
              3 RETURN_VALUE        
localFunc
 10           0 LOAD_CONST               0 (None)
              3 RETURN_VALUE 

所以区别在于函数对象。我比较了每个字段(func_doc、func_closure 等)，不同的是 func_globals。换句话说，localFunc.func_globals != compiledFunc.func_globals。

提供你自己的字典而不是内置的全局变量是有代价的(前者必须在每次调用时创建堆栈帧时查找，而后者可以由已经知道的 C 代码直接引用关于默认的内置全局字典)。

这很容易验证，只需将代码中的 exec 行更改为:

exec cc in globals(), dd

随着那个的改变，时间差异消失了。

谜底揭晓!