Question

我喜欢使用类和方法而不是裸函数。我想知道是否存在特定的性能影响（执行速度，内存使用或其他方面）。

快速测试显示两者表现同样良好：

import timeit

class Hello:
    def hello(self):
        x = 9 * 8 + 3**5

def world():
    x = 9 * 8 + 3 ** 5

print(timeit.timeit(world, number=10000000))
h = Hello()
print(timeit.timeit(h.hello, number=10000000))
# 0.8460009839758439
# 0.8781686117747095

在其他测试中，我没有看到RAM在一个案例中的使用比在另一个案例中使用的更多。

在使用类/方法而不是函数时是否会降低性能？

注意：我想专注于代码性能，而不是美学方面

Answer 1

方法调用的开销实际上只是将function对象转换为method对象时，在属性访问（.）上对函数属性进行了实例访问。

除此之外，函数的调用是类似的，为方法隐式插入了一个额外的参数（self）。

所以，不，这里没有任何问题，开销很小，可以通过将方法分配给局部变量来完全消除：

meth = h.hello 
# use meth from now on

（编辑：在Python 3.7 new op-codes中，基本上否定了将h.hello分配给本地名称的好处，方法的查找速度非常快:-)

如果您正在寻找瓶颈，那么您应该寻找其他地方。 Python的动态解释确实使这些问题变得迂腐。

至于内存方面，方法应该比函数大一点，因为一个方法基本上包含一个函数作为其成员之一：

meth.__func__ # original function object

尽管如此，我无法想象由于引入了轻微的内存开销方法，您的应用程序会因此而陷入困境。

例如，在CPython中，根据getsizeof为绑定方法对象添加了大约64个字节：

>>> getsizeof(Foo().foo)
64

这不包括__func__属性，其中包含function个对象：

>>> getsizeof(Foo().foo.__func__)
136

Answer 2

调用方法obj.method(...)涉及属性访问（obj.method部分），这可能是一项非常重要且因此非常昂贵的操作。有关可能的属性访问方案的简要说明，请参见documentation of the descriptor protocol：

属性访问的默认行为是获取，设置或删除   来自对象字典的属性。例如，a.x有一个   查找链以a.__dict__['x']开头，然后   type(a).__dict__['x']，并继续通过基类   type(a)不包括元类。

但是，如果查找的值是定义其中一个的对象   描述符方法，然后Python可以覆盖默认行为和   改为调用描述符方法。这种情况发生在哪里   优先级链取决于定义的描述符方法和   他们是如何被召唤的。

只有在完成属性访问后，调用生成的可调用对象与调用自由函数几乎没有什么不同。但是请注意，在您的基准测试中，属性访问的开销，即看似无害的表达式h.hello背后的操作，不会被测量（尽管在您的示例中它应该非常小）。

使用方法而不是函数时是否会对性能产生影响？

2 个答案: