為什麼將程式碼封裝在函數中可以提高 Python 效能？

使用函數最佳化 Python 程式碼效能

已觀察到在 Python 中的函數內運行特定程式碼可以顯著提高其執行速度。讓我們調查一下這種奇怪行為背後的原因。

最初，for 循環被封裝在一個函數中：

def main():
    for i in xrange(10**8):
        pass
main()

此程式碼表現出值得稱讚的性能，在 2 秒內完成。然而，當 for 迴圈獨立執行而不包含在函數中：

for i in xrange(10**8):
    pass

其執行時間飆升至 4 秒以上。為了揭開這個差異背後的謎團，我們必須深入研究 Python 解譯器產生的字節碼。

檢查函數的字節碼，我們注意到變數 i 是使用 STORE_FAST 操作碼分配的。

LOAD_FAST               0 (i)

當在頂層執行 for 迴圈時，使用 STORE_NAME 為變數 i 賦值操作碼。

STORE_NAME               1 (i)

至關重要的是，STORE_FAST 是比 STORE_NAME 更有效率的操作。這種效率源於這樣一個事實：當 i 是函數內的局部變數（使用 STORE_FAST）時，它會儲存在堆疊幀上。相反，當 i 是全域變數（使用 STORE_NAME）時，它必須儲存在全域變數字典中。

要進一步檢查字節碼，您可以使用 dis 模組。為了直接反組譯函數，可以使用 dis 模組。然而，對於在頂層執行的程式碼的反彙編，必須利用編譯內建函數。

透過了解底層字節碼操作，我們可以利用Python中函數的強大功能來有效優化程式碼執行速度。

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