python - 在 PyPy3 中，在本地命名空间中编写代码比在全局命名空间中编写代码慢

Question

我用bash的时间函数测试了下面的代码。

# test_local.py
def main():
    n = 10 ** 7
    mod = 10 ** 9 + 7
    x = 0
    for i in range(n):
        x += i
        x %= mod


if __name__ == "__main__":
    main()

# test_global.py
n = 10 ** 7
mod = 10 ** 9 + 7
x = 0
for i in range(n):
    x += i
    x %= mod

Results:
python3 test_local.py  1.03s user 0.02s system 91% cpu 1.139 total
python3 test_global.py  1.92s user 0.01s system 98% cpu 1.956 total

pypy3 test_local.py  0.26s user 0.12s system 36% cpu 1.034 total
pypy3 test_global.py  0.13s user 0.03s system 97% cpu 0.161 total

Env:
CPython3 (3.8.2), PyPy3 (7.3.0)

为什么在 PyPy3 中 test_local.py 比 test_global.py 慢，尽管在 CPython 中结果相反？

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更新
根据 Armin Rigo 的回答，我尝试了下面的另一个代码。 它的工作速度更快，同时将大部分部分保留在 main() 中。

#  test_global_constant.py
MOD = 10 ** 9 + 7


def main():
    n = 10 ** 7
    x = 0
    for i in range(n):
        x += i
        x %= MOD


if __name__ == "__main__":
    main()

Results:
python3 test_global_constant.py  1.08s user 0.01s system 99% cpu 1.099 total

pypy3 test_global_constant.py  0.12s user 0.03s system 95% cpu 0.164 total

Answer 1

答案可能就在“%”运算符中。 PyPy 有一个 JIT，它一次查看一个循环(包括该循环完成的所有调用，如果有的话)。在代码的第一个版本中，循环是使用“x %= mod”进行编译的，其中“mod”的值并不知道是一个常量——它只是来自函数早期的一个值。它可能看起来恒定，但并不完全:如果您使用某些调试 Hook 运行程序，那么您可以想象在进入循环之前就已经更改了它的值——即因此，JIT 不会针对常量局部变量进行优化；此外，这在某种程度上是罕见的情况:局部变量通常不是常量。

另一方面，在第二种情况下，“x %= mod”使用全局变量“mod”。全局变量更常见的是常量(例如，大多数全局变量实际上是函数或类或数值常量)。因此 PyPy 中的 JIT 包含特殊代码来支持这一点。全局变量在内部比局部变量更复杂:它们会记住它们是否已更改，并且只要它们没有更改，那么它们就会记录已生成的汇编程序片段(假设它们是常量)。因此，只要您不更改“mod”，那么“x %= mod”就会由 JIT 编译，假设“mod”恰好是常量 1000000007。

为什么它会有所不同？因为用常量除法和取模被使用乘法的聪明代码所取代，使用了众所周知的技巧。 GCC 或任何优秀的 C 编译器也使用类似的技巧。如果您对细节感兴趣，可以使用基于乘法的代码替换常量除法的代码(UINT_MUL_HIGH 使用无符号 64 位数字 x 和 y 执行“(x * y) >> 64”，这是一个汇编器操作说明): https://foss.heptapod.net/pypy/pypy/blob/branch/default/rpython/jit/metainterp/optimizeopt/intdiv.py