Question

有一次，在观看了Mike Muller的性能优化教程（我认为this one）之后，一个想法开始在我脑海中浮现：如果性能很重要，最小化通过索引访问循环中的项目，e。 G。如果您需要在循环x[1]中多次访问for x in l - 将变量分配给x[1]并在循环中重复使用。

现在我有了这个合成的例子：

import timeit

SEQUENCE = zip(range(1000), range(1, 1001))

def no_unpacking():
    return [item[0] + item[1] for item in SEQUENCE]


def unpacking():    
    return [a + b for a, b in SEQUENCE]


print timeit.Timer('no_unpacking()', 'from __main__ import no_unpacking').timeit(10000)
print timeit.Timer('unpacking()', 'from __main__ import unpacking').timeit(10000)

unpacking()和no_unpacking()函数返回相同的结果。实现方式不同：unpacking()将项目解压缩到循环中的a和b; no_unpacking()通过索引获取值。

对于python27，它显示：

1.25280499458
0.946601867676

换句话说，unpacking()的表现比no_unpacking()高出约25％。

问题是：

为什么通过索引访问会显着减慢事情（即使在这种简单的情况下）？

奖金问题：

我也在pypy上尝试了这一点 - 这两个功能在性能方面几乎没有区别。那是为什么？

感谢您的帮助。

Answer 1

要回答您的问题，我们可以使用dis模块检查这两个函数生成的字节码：

In [5]: def no_unpacking():
   ...:     s = []
   ...:     for item in SEQUENCE:
   ...:         s.append(item[0] + item[1])
   ...:     return s
   ...: 
   ...: 
   ...: def unpacking():  
   ...:     s = []
   ...:     for a,b in SEQUENCE:
   ...:         s.append(a+b)  
   ...:     return s

^{我已经扩展了list-comprehension，因为在python3中检查有趣的字节码会更麻烦。代码是等价的，因此对我们的目的而言并不重要。}

第一个函数的字节码是：

In [6]: dis.dis(no_unpacking)
  2           0 BUILD_LIST               0 
              3 STORE_FAST               0 (s) 

  3           6 SETUP_LOOP              39 (to 48) 
              9 LOAD_GLOBAL              0 (SEQUENCE) 
             12 GET_ITER             
        >>   13 FOR_ITER                31 (to 47) 
             16 STORE_FAST               1 (item) 

  4          19 LOAD_FAST                0 (s) 
             22 LOAD_ATTR                1 (append) 
             25 LOAD_FAST                1 (item) 
             28 LOAD_CONST               1 (0) 
             31 BINARY_SUBSCR        
             32 LOAD_FAST                1 (item) 
             35 LOAD_CONST               2 (1) 
             38 BINARY_SUBSCR        
             39 BINARY_ADD           
             40 CALL_FUNCTION            1 (1 positional, 0 keyword pair) 
             43 POP_TOP              
             44 JUMP_ABSOLUTE           13 
        >>   47 POP_BLOCK            

  5     >>   48 LOAD_FAST                0 (s) 
             51 RETURN_VALUE

请注意，循环必须调用BINARY_SUBSCR两次才能访问元组的两个元素。

第二个函数的字节码是：

In [7]: dis.dis(unpacking)
  9           0 BUILD_LIST               0 
              3 STORE_FAST               0 (s) 

 10           6 SETUP_LOOP              37 (to 46) 
              9 LOAD_GLOBAL              0 (SEQUENCE) 
             12 GET_ITER             
        >>   13 FOR_ITER                29 (to 45) 
             16 UNPACK_SEQUENCE          2 
             19 STORE_FAST               1 (a) 
             22 STORE_FAST               2 (b) 

 11          25 LOAD_FAST                0 (s) 
             28 LOAD_ATTR                1 (append) 
             31 LOAD_FAST                1 (a) 
             34 LOAD_FAST                2 (b) 
             37 BINARY_ADD           
             38 CALL_FUNCTION            1 (1 positional, 0 keyword pair) 
             41 POP_TOP              
             42 JUMP_ABSOLUTE           13 
        >>   45 POP_BLOCK            

 12     >>   46 LOAD_FAST                0 (s) 
             49 RETURN_VALUE

请注意，没有BINARY_SUBSCR可以执行。

因此，似乎UNPACK_SEQUENCE加上一个STORE_FAST（这是解包所添加的额外操作）更快然后做两个BINARY_SUBSCR。这是合理的，因为BINARY_SUBSCR是一个成熟的方法调用，而UNPACK_SEQUENCE和STORE_FAST是更简单的操作。

即使在更简单的情况下，您也可以看到差异：

In [1]: def iter_with_index(s):
   ...:     for i in range(len(s)):
   ...:         s[i]
   ...:         

In [2]: def iter_without_index(s):
   ...:     for el in s:el
   ...:     

In [3]: %%timeit s = 'a' * 10000
   ...: iter_with_index(s)
   ...: 
1000 loops, best of 3: 583 us per loop

In [4]: %%timeit s = 'a' * 10000
   ...: iter_without_index(s)
   ...: 
1000 loops, best of 3: 206 us per loop

正如您所看到的，使用显式索引迭代字符串的速度大约慢3倍。由于调用了BINARY_SUBSCR，这就是所有开销。

关于你的第二个问题：pypy有JIT能够分析代码并产生一个优化版本，避免了索引操作的开销。当它意识到订阅是在元组上完成时，它可能能够生成不调用元组方法但直接访问元素的代码，从而完全删除BINARY_SUBSCR操作。

用于循环项目拆包

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