我的代码看起来像这样：
def somefunction(somelist):
for item in somelist:
if len(item) > 10:
do something
elif len(item) > 6:
do something
elif len(item) > 3:
do something
else:
do something
由于我多次调用len（item），这样做效率是否低效？是否最好按如下方式编写代码，或者它们的性能是否完全相同？
def somefunction(somelist):
for item in somelist:
x = len(item)
if x > 10:
do something
elif x > 6:
do something
elif x > 3:
do something
else:
do something
答案 0 :(得分：2)
len（）是O(1)操作。这意味着调用len( )的费用非常便宜。所以，不要再担心它并且更好地改进代码的其他部分。
然而，就个人而言，我认为第二种方式更好。因为如果我将变量名称从x更改为length，则会提高代码的可读性。
def somefunction(somelist):
for item in somelist:
length = len(item)
if length > 10:
do something
elif length > 6:
do something
elif length > 3:
do something
else:
do something
注意： len( )是包含字符串，集和词典的O（1）。
答案 1 :(得分：2)
第二种方法肯定会更好，因为len()的呼叫次数减少了：
In [16]: import dis
In [18]: lis=["a"*10000,"b"*10000,"c"*10000]*1000
In [19]: def first():
for item in lis:
if len(item)<100:
pass
elif 100<len(item)<200:
pass
elif 300<len(item)<400:
pass
....:
In [20]: def second():
for item in lis:
x=len(item)
if x<100:
pass
elif 100<x<200:
pass
elif 300<x<400:
pass
....:
您可以随时使用timeit模块计算代码：
In [21]: %timeit first()
100 loops, best of 3: 2.03 ms per loop
In [22]: %timeit second()
1000 loops, best of 3: 1.66 ms per loop
使用dis.dis()查看将Python字节代码反汇编为助记符
In [24]: dis.dis(first)
2 0 SETUP_LOOP 109 (to 112)
3 LOAD_GLOBAL 0 (lis)
6 GET_ITER
>> 7 FOR_ITER 101 (to 111)
10 STORE_FAST 0 (item)
3 13 LOAD_GLOBAL 1 (len)
16 LOAD_FAST 0 (item)
19 CALL_FUNCTION 1
22 LOAD_CONST 1 (100)
25 COMPARE_OP 0 (<)
28 POP_JUMP_IF_FALSE 34
4 31 JUMP_ABSOLUTE 7
5 >> 34 LOAD_CONST 1 (100)
37 LOAD_GLOBAL 1 (len)
40 LOAD_FAST 0 (item)
43 CALL_FUNCTION 1
46 DUP_TOP
47 ROT_THREE
48 COMPARE_OP 0 (<)
51 JUMP_IF_FALSE_OR_POP 63
54 LOAD_CONST 2 (200)
57 COMPARE_OP 0 (<)
60 JUMP_FORWARD 2 (to 65)
>> 63 ROT_TWO
64 POP_TOP
>> 65 POP_JUMP_IF_FALSE 71
6 68 JUMP_ABSOLUTE 7
7 >> 71 LOAD_CONST 3 (300)
74 LOAD_GLOBAL 1 (len)
77 LOAD_FAST 0 (item)
80 CALL_FUNCTION 1
83 DUP_TOP
84 ROT_THREE
85 COMPARE_OP 0 (<)
88 JUMP_IF_FALSE_OR_POP 100
91 LOAD_CONST 4 (400)
94 COMPARE_OP 0 (<)
97 JUMP_FORWARD 2 (to 102)
>> 100 ROT_TWO
101 POP_TOP
>> 102 POP_JUMP_IF_FALSE 7
8 105 JUMP_ABSOLUTE 7
108 JUMP_ABSOLUTE 7
>> 111 POP_BLOCK
>> 112 LOAD_CONST 0 (None)
115 RETURN_VALUE
In [25]: dis.dis(second)
2 0 SETUP_LOOP 103 (to 106)
3 LOAD_GLOBAL 0 (lis)
6 GET_ITER
>> 7 FOR_ITER 95 (to 105)
10 STORE_FAST 0 (item)
3 13 LOAD_GLOBAL 1 (len)
16 LOAD_FAST 0 (item)
19 CALL_FUNCTION 1
22 STORE_FAST 1 (x)
4 25 LOAD_FAST 1 (x)
28 LOAD_CONST 1 (100)
31 COMPARE_OP 0 (<)
34 POP_JUMP_IF_FALSE 40
5 37 JUMP_ABSOLUTE 7
6 >> 40 LOAD_CONST 1 (100)
43 LOAD_FAST 1 (x)
46 DUP_TOP
47 ROT_THREE
48 COMPARE_OP 0 (<)
51 JUMP_IF_FALSE_OR_POP 63
54 LOAD_CONST 2 (200)
57 COMPARE_OP 0 (<)
60 JUMP_FORWARD 2 (to 65)
>> 63 ROT_TWO
64 POP_TOP
>> 65 POP_JUMP_IF_FALSE 71
7 68 JUMP_ABSOLUTE 7
8 >> 71 LOAD_CONST 3 (300)
74 LOAD_FAST 1 (x)
77 DUP_TOP
78 ROT_THREE
79 COMPARE_OP 0 (<)
82 JUMP_IF_FALSE_OR_POP 94
85 LOAD_CONST 4 (400)
88 COMPARE_OP 0 (<)
91 JUMP_FORWARD 2 (to 96)
>> 94 ROT_TWO
95 POP_TOP
>> 96 POP_JUMP_IF_FALSE 7
9 99 JUMP_ABSOLUTE 7
102 JUMP_ABSOLUTE 7
>> 105 POP_BLOCK
>> 106 LOAD_CONST 0 (None)
109 RETURN_VALUE
答案 2 :(得分：1)
Python不会像大多数其他语言一样自动优化（除非你使用PyPy），所以第二个版本可能更快。但是，除非item具有需要一段时间的自定义len实现，否则它可能不会加速那么多。这是一种微观优化，应该在分析表明存在问题后为紧密内循环保留。
答案 3 :(得分：1)
您可以使用dis.dis
import dis
def somefunction1(item):
if len(item) > 10:
print 1
elif len(item) > 10:
print 2
def somefunction2(item):
x = len(item)
if x > 10:
print 1
elif x > 10:
print 2
print "#1"
dis.dis(somefunction1)
print "#2"
dis.dis(somefunction2)
解释输出：
#1
4 0 LOAD_GLOBAL 0 (len)
3 LOAD_FAST 0 (item)
6 CALL_FUNCTION 1
9 LOAD_CONST 1 (10)
12 COMPARE_OP 4 (>)
15 POP_JUMP_IF_FALSE 26
[...]
6 >> 26 LOAD_GLOBAL 0 (len)
29 LOAD_FAST 0 (item)
32 CALL_FUNCTION 1
35 LOAD_CONST 1 (10)
38 COMPARE_OP 4 (>)
41 POP_JUMP_IF_FALSE 52
[...]
#2
10 0 LOAD_GLOBAL 0 (len)
3 LOAD_FAST 0 (item)
6 CALL_FUNCTION 1
9 STORE_FAST 1 (x)
11 12 LOAD_FAST 1 (x)
15 LOAD_CONST 1 (10)
18 COMPARE_OP 4 (>)
21 POP_JUMP_IF_FALSE 32
[...]
13 >> 32 LOAD_FAST 1 (x)
35 LOAD_CONST 1 (10)
38 COMPARE_OP 4 (>)
41 POP_JUMP_IF_FALSE 52
您可以看到，在第一个示例中，len(item)被调用两次（参见两个CALL_FUNCTION语句？），而在第二个实现中只调用一个。
这意味着你的问题的其余部分归结为len()的实施方式 - 例如O（1）（即便宜）列表，但特别是对于你自己可能构建的列表，它不一定是。
答案 4 :(得分：1)
Python不会使两者等效。原因是两者不等同于任意函数。让我们考虑一下这个函数，x()：
y = 1
def x():
return 1
这两项测试：
>>> print(x() + y)
2
>>> print(x() + y)
2
和
>>> hw = x()
>>> print(hw + y)
2
>>> print(hw + y)
2
然而，如果我们的功能有副作用，那么这些是完全相同的吗？
y = 1
def x():
global y
y += 1
return 1
第一种情况：
>>> print(x() + y)
3
>>> print(x() + y)
4
第二种情况：
>>> hw = x()
>>> print(hw + y)
3
>>> print(hw + y)
3
您可以看到此优化仅在函数没有副作用时才有效，否则可能会改变程序。由于Python无法判断某个函数是否有副作用，因此无法进行此优化。
因此，将值存储在本地并重复使用它是有意义的，而不是一次又一次地调用该函数，尽管事实是它不太重要，因为差异很小。也就是说，它也更具可读性，意味着您不必重复自己，因此以这种方式编码通常是个好主意。