Question

Python函数调用相对expensive.但是我一直在遇到我希望能够以不同方式调用函数的情况，最简单的方法似乎是在函数周围创建一个光包装器。不同的电话。

是否有更多的pythonic和/或更有效的方式来启用更多方式来调用函数？

对于一个完全做作的，过于简单的例子来说明我的要求：

from math import sqrt
from collections import namedtuple

Point = namedtuple('Point', 'x y')

def distFunc(x1, y1, x2, y2):
    return sqrt((x1-x2)**2 + (y1-y2)**2)

def pointDistFunc(p1, p2):
    return distFunc(p1.x, p1.y, p2.x, p2.y)

有没有更好的方法来编写pointDistFunc？

实际上，这个时间：

p1 = Point(1, 1)
p2 = Point(100, 100)

if __name__ == '__main__':
    import timeit
    print(timeit.timeit("distFunc(1, 1, 100, 100)", setup="from __main__ import distFunc"))
    print(timeit.timeit('pointDistFunc(p1, p2)', setup= 'from __main__ import pointDistFunc, p1, p2'))

给出：

0.392938508373
0.977704155415

所以开销似乎很明显。

Answer 1

我认为一般来说，最好的方法是编写最清晰的代码，而不是担心效率问题。我认为在这种情况下，我会按照您已经做过的方式对其进行编码，而不用担心它。

但是如果你知道一些代码将被大量调用，并且你希望它尽可能快，那么你可以通过重写来加快速度。在你琐碎的例子中，你可以通过重写包装器来获得速度来进行计算：

def pointDistFunc(p1, p2):
    return sqrt((p1.x-p2.x)**2 + (p1.y-p2.y)**2)

理想情况下，您应该在某处检查

进行一些单元测试

pointDistFunc(p1, p2) == distFunc(p1.x, p1.y, p2.x, p2.y)

这样，如果您最终更改distFunc()但又忘记更改pointDistFunc()，则测试将失败，系统会提醒您。

你提到的那条准则并不是为了阻止你写封皮;更多的是建议如何重写涉及列表之类的热点：

def gen_point_dist_from_lst(lst, p2):
    return (sqrt((p1.x-p2.x)**2 + (p1.y-p2.y)**2) for p1 in lst)

如果列表有1000个点，那么与直接的生成器表达式

相比，上面保存了2000个函数调用

(pointDistFunc(p1, p2) for p1 in lst)

关键是在尝试这些技巧之前先遇到问题。如果你的程序运行速度已经足够快，也许你不需要优化任何东西。如果需要更快的代码，你可以尝试这些技巧。

P.S。如果你可以使用PyPy来做你正在做的事情，它应该消除函数调用的开销。 PyPy有一个即时编译器，可以为您优化程序中的热点。

http://speed.pypy.org/

Python高效包装器

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