ローカル変数アクセスがPythonのクラスメンバーアクセスよりも速いのはなぜですか？

Question

もっと複雑な問題に取り組もうとしているうちに、ローカル変数とメンバー変数のアクセス速度を比較しました。ここでは、テストプログラム

：

#!/usr/bin/env python 

MAX=40000000 

class StressTestMember(object): 
    def __init__(self): 
     self.m = 0 

    def do_work(self): 
     self.m += 1 
     self.m *= 2 

class StressTestLocal(object): 
    def __init__(self): 
     pass 

    def do_work(self): 
     m = 0 
     m += 1 
     m *= 2 

# LOCAL access test 
for i in range(MAX): 
    StressTestLocal().do_work() 

# MEMBER access test 
for i in range(MAX): 
    StressTestMember().do_work() 

は、私はそれが各イテレーションのStressTestMemberとStressTestLocalをインスタンス化するためには悪いアイデアのように見えるかもしれません知っているが、これらは基本的にアクティブなレコードですモデル化されたプログラムでは意味があります。 0m22.836

MEMBERのアクセステスト：簡単なベンチマーク、

• LOCALアクセステストの後

  のさらに一部ながら

0m32.648sローカルバージョンは〜33％高速でありますクラス。どうして？

Answer 1

self.m += 1あなたはselfというローカル変数を検索して、あなただけのローカル変数を検索する必要がある場合はもちろんm

という属性は、それは余分な工程を経ることなく高速になります見つけるしなければならないことを意味します。

ボンネットの下に何が起こっているかを一読することが有用です。

>>> import dis 
>>> dis.dis(StressTestLocal.do_work) 
18   0 LOAD_CONST    1 (0) 
       3 STORE_FAST    1 (m) 

19   6 LOAD_FAST    1 (m) 
       9 LOAD_CONST    2 (1) 
      12 INPLACE_ADD   
      13 STORE_FAST    1 (m) 

20   16 LOAD_FAST    1 (m) 
      19 LOAD_CONST    3 (2) 
      22 INPLACE_MULTIPLY  
      23 STORE_FAST    1 (m) 
      26 LOAD_CONST    0 (None) 
      29 RETURN_VALUE   
>>> dis.dis(StressTestMember.do_work) 
10   0 LOAD_FAST    0 (self) 
       3 DUP_TOP    
       4 LOAD_ATTR    0 (m) 
       7 LOAD_CONST    1 (1) 
      10 INPLACE_ADD   
      11 ROT_TWO    
      12 STORE_ATTR    0 (m) 

11   15 LOAD_FAST    0 (self) 
      18 DUP_TOP    
      19 LOAD_ATTR    0 (m) 
      22 LOAD_CONST    2 (2) 
      25 INPLACE_MULTIPLY  
      26 ROT_TWO    
      27 STORE_ATTR    0 (m) 
      30 LOAD_CONST    0 (None) 
      33 RETURN_VALUE   

Answer 2

ローカル名は、ローカル名がdictアクセスを必要としないような最適化を行うため、より高速です。一方、インスタンス属性はオブジェクトの__dict__にアクセスする必要があります。

これは、ローカル名がグローバル名よりも高速な理由です。