Question

我在调查线程Why is reading lines from stdin much slower in C++ than Python?时发现了令人惊讶的python行为。

如果我从该线程运行简单的python代码

#!/usr/bin/env python
from __future__ import print_function
import time
import sys


count = 0
start_time = time.time()

for line in sys.stdin:
    count += 1

delta_sec = time.time() - start_time
if delta_sec >= 0:
    lines_per_sec = int(round(count/delta_sec))
    print("Read {0:n} lines in {1:.2f} seconds. LPS: {2:n}".format(count, delta_sec, lines_per_sec))

它的速度为11.5M LPS，当我将整个脚本分解为单个函数时

#!/usr/bin/env python
from __future__ import print_function
import time
import sys


def test(input):
    count = 0
    start_time = time.time()

    for line in input:
        count += 1

    delta_sec = time.time() - start_time
    if delta_sec >= 0:
        lines_per_sec = int(round(count/delta_sec))
        print("Read {0:n} lines in {1:.2f} seconds. LPS: {2:n}".format(count, delta_sec, lines_per_sec))


if __name__ == "__main__":
    test(sys.stdin)

代码速度高达23M LPS。

为什么这种简单的重构使我的代码加快了2倍？

我在Ubuntu 13.10上使用python2.7运行我的测试。

Answer 1

看着字节码帮助我回答了这个问题。第一个脚本的工作部分的字节代码是：

 10          58 SETUP_LOOP              27 (to 88)
             61 LOAD_NAME                3 (sys)
             64 LOAD_ATTR                6 (stdin)
             67 GET_ITER         
        >>   68 FOR_ITER                16 (to 87)
             71 STORE_NAME               7 (line)
 11          74 LOAD_NAME                4 (count)
             77 LOAD_CONST               4 (1)
             80 INPLACE_ADD      
             81 STORE_NAME               4 (count)
             84 JUMP_ABSOLUTE           68
        >>   87 POP_BLOCK

第二个脚本的相应部分的字节代码是：

 12          18 SETUP_LOOP              24 (to 45)
             21 LOAD_FAST                0 (input)
             24 GET_ITER
        >>   25 FOR_ITER                16 (to 44)
             28 STORE_FAST               3 (line)
 13          31 LOAD_FAST                1 (count)
             34 LOAD_CONST               2 (1)
             37 INPLACE_ADD
             38 STORE_FAST               1 (count)
             41 JUMP_ABSOLUTE           25
        >>   44 POP_BLOCK

我看到这些代码之间的实际差异是LOAD_NAME与LOAD_FAST和STORE_NAME与STORE_FAST操作码的使用情况。文档http://docs.python.org/2.7/library/dis.html#opcode-LOAD_FAST说明了这一点 LOAD_FAST仅使用索引进行查找，而LOAD_NAME按字符串名称查找变量。第一种方法快两倍。

为什么网格python代码比分解的慢？

1 个答案: