为什么内联if / else比Python中的.get（）更快？

Question

我之前正在审核一些代码，开发人员编写了一个内联if / else而不是get()来检索列表中的元素（如果存在的话）（否则请将其设置为默认值）值）。我决定在repl上弹出一些timeit代码，并且对结果非常困惑。 if / else占get()时间的1/3。

Here is the repl code，以下是repl中的代码以及后代的结果：

import timeit

D = {"a": 1, "b": 2, "c": 3}

def ef(): return D['a'] if 'a' in D else 1

def gt(): return D.get('a', 1)

print "gt1", timeit.timeit(gt, number=10000)
print "ef1", timeit.timeit(ef, number=10000)
print "ef2", timeit.timeit(ef, number=10000)
print "gt2", timeit.timeit(gt, number=10000)

和结果：

gt1 0.0659999847412
ef1 0.0239999294281
ef2 0.0249998569489
gt2 0.0539999008179

以及上述timeit次调用的10次迭代的视觉效果，其中为了表示目的，结果已乘以10000

Answer 1

D.get()路径包括属性查找和方法调用：

>>> import dis
>>> D = {"a": 1, "b": 2, "c": 3}
>>> def gt(): return D.get('a', 1)
... 
>>> dis.dis(gt)
  1           0 LOAD_GLOBAL              0 (D)
              3 LOAD_ATTR                1 (get)
              6 LOAD_CONST               1 ('a')
              9 LOAD_CONST               2 (1)
             12 CALL_FUNCTION            2
             15 RETURN_VALUE        

属性查找（LOAD_ATTR）尤其会降低速度。

如果删除属性查找（并将in测试提供给当地人使用），则该字段将平均显示：

>>> def gt_fast(D_get=D.get): return D_get('a', 1)
... 
>>> def ef_fast(D=D): return D['a'] if 'a' in D else 1
... 
>>> timeit.timeit(gt_fast)
0.2174091339111328
>>> timeit.timeit(ef_fast)
0.2139298915863037