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python - 为什么 [] 比 list() 快？

coder 2023-04-25 原文

我最近比较了 [] 和 list() 的处理速度，惊讶地发现 [] 运行速度更多比 list() 快三倍。我用 {} 和 dict() 运行了相同的测试，结果几乎相同:[] 和 {} 都花费了大约 0.128 秒/百万个周期，而 list() 和 dict() 分别花费了大约 0.428 秒/百万个周期。

这是为什么？ [] 和 {}(也可能是 () 和 '')立即传回一个副本一些空的股票文字，而它们的明确命名的对应物(list()、dict()、tuple()、str( )) 完全去创建一个对象，不管它们是否真的有元素？

我不知道这两种方法有何不同，但我很想知道。 我在文档或 SO 上找不到答案，而且搜索空括号的问题比我预期的要严重。

我通过调用 timeit.timeit("[]") 和 timeit.timeit("list()") 和 timeit 得到了计时结果.timeit("{}") 和 timeit.timeit("dict()")，分别比较列表和字典。我正在运行 Python 2.7.9。

我最近发现了“Why is if True slower than if 1?”，它比较了 if True 和 if 1 的性能，似乎触及了类似的文字与全局场景；也许它也值得考虑。

最佳答案

因为 [] 和 {} 是 文字语法。 Python 可以创建字节码只是为了创建列表或字典对象:

>>> import dis
>>> dis.dis(compile('[]', '', 'eval'))
  1           0 BUILD_LIST               0
              3 RETURN_VALUE        
>>> dis.dis(compile('{}', '', 'eval'))
  1           0 BUILD_MAP                0
              3 RETURN_VALUE

list() 和 dict() 是独立的对象。需要解析它们的名称，必须涉及堆栈以推送参数，必须存储框架以供以后检索，并且必须进行调用。这一切都需要更多时间。

对于空箱，这意味着您至少有一个 LOAD_NAME (必须搜索全局命名空间以及 builtins module )后跟 CALL_FUNCTION ，它必须保留当前帧:

>>> dis.dis(compile('list()', '', 'eval'))
  1           0 LOAD_NAME                0 (list)
              3 CALL_FUNCTION            0
              6 RETURN_VALUE        
>>> dis.dis(compile('dict()', '', 'eval'))
  1           0 LOAD_NAME                0 (dict)
              3 CALL_FUNCTION            0
              6 RETURN_VALUE

您可以使用 timeit 单独为名称查找计时:

>>> import timeit
>>> timeit.timeit('list', number=10**7)
0.30749011039733887
>>> timeit.timeit('dict', number=10**7)
0.4215109348297119

时间差异可能是字典哈希冲突。从调用这些对象的时间中减去这些时间，并将结果与​​使用文字的时间进行比较:

>>> timeit.timeit('[]', number=10**7)
0.30478692054748535
>>> timeit.timeit('{}', number=10**7)
0.31482696533203125
>>> timeit.timeit('list()', number=10**7)
0.9991960525512695
>>> timeit.timeit('dict()', number=10**7)
1.0200958251953125

因此，每 1000 万次调用，必须调用该对象需要额外的 1.00 - 0.31 - 0.30 == 0.39 秒。

您可以通过将全局名称别名为本地名称来避免全局查找成本(使用 timeit 设置，您绑定(bind)到名称的所有内容都是本地名称):

>>> timeit.timeit('_list', '_list = list', number=10**7)
0.1866450309753418
>>> timeit.timeit('_dict', '_dict = dict', number=10**7)
0.19016098976135254
>>> timeit.timeit('_list()', '_list = list', number=10**7)
0.841480016708374
>>> timeit.timeit('_dict()', '_dict = dict', number=10**7)
0.7233691215515137

但您永远无法克服 CALL_FUNCTION 成本。

关于python - 为什么 [] 比 list() 快？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/30216000/

pythonlistcodetimeit39performanceinstantiationliterals

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