为了回答您的问题,我们可以使用dis 模块检查这两个函数生成的字节码:
In [5]: def no_unpacking():
...: s = []
...: for item in SEQUENCE:
...: s.append(item[0] + item[1])
...: return s
...:
...:
...: def unpacking():
...: s = []
...: for a,b in SEQUENCE:
...: s.append(a+b)
...: return s
我已经扩展了列表理解,因为在 python3 中检查有趣的字节码会更麻烦。代码是等价的,所以它对我们的目的并不重要。
第一个函数的字节码是:
In [6]: dis.dis(no_unpacking)
2 0 BUILD_LIST 0
3 STORE_FAST 0 (s)
3 6 SETUP_LOOP 39 (to 48)
9 LOAD_GLOBAL 0 (SEQUENCE)
12 GET_ITER
>> 13 FOR_ITER 31 (to 47)
16 STORE_FAST 1 (item)
4 19 LOAD_FAST 0 (s)
22 LOAD_ATTR 1 (append)
25 LOAD_FAST 1 (item)
28 LOAD_CONST 1 (0)
31 BINARY_SUBSCR
32 LOAD_FAST 1 (item)
35 LOAD_CONST 2 (1)
38 BINARY_SUBSCR
39 BINARY_ADD
40 CALL_FUNCTION 1 (1 positional, 0 keyword pair)
43 POP_TOP
44 JUMP_ABSOLUTE 13
>> 47 POP_BLOCK
5 >> 48 LOAD_FAST 0 (s)
51 RETURN_VALUE
请注意,循环必须调用BINARY_SUBSCR 两次才能访问元组的两个元素。
第二个函数的字节码是:
In [7]: dis.dis(unpacking)
9 0 BUILD_LIST 0
3 STORE_FAST 0 (s)
10 6 SETUP_LOOP 37 (to 46)
9 LOAD_GLOBAL 0 (SEQUENCE)
12 GET_ITER
>> 13 FOR_ITER 29 (to 45)
16 UNPACK_SEQUENCE 2
19 STORE_FAST 1 (a)
22 STORE_FAST 2 (b)
11 25 LOAD_FAST 0 (s)
28 LOAD_ATTR 1 (append)
31 LOAD_FAST 1 (a)
34 LOAD_FAST 2 (b)
37 BINARY_ADD
38 CALL_FUNCTION 1 (1 positional, 0 keyword pair)
41 POP_TOP
42 JUMP_ABSOLUTE 13
>> 45 POP_BLOCK
12 >> 46 LOAD_FAST 0 (s)
49 RETURN_VALUE
注意没有BINARY_SUBSCR 可以执行。
所以,看起来UNPACK_SEQUENCE 加上一个STORE_FAST(这是解包添加的额外操作)更快然后执行两个BINARY_SUBSCR。
这是合理的,因为BINARY_SUBSCR 是一个成熟的方法调用,而UNPACK_SEQUENCE 和STORE_FAST 是更简单的操作。
即使在更简单的情况下,您也可以看到差异:
In [1]: def iter_with_index(s):
...: for i in range(len(s)):
...: s[i]
...:
In [2]: def iter_without_index(s):
...: for el in s:el
...:
In [3]: %%timeit s = 'a' * 10000
...: iter_with_index(s)
...:
1000 loops, best of 3: 583 us per loop
In [4]: %%timeit s = 'a' * 10000
...: iter_without_index(s)
...:
1000 loops, best of 3: 206 us per loop
正如您所见,使用显式索引对字符串进行迭代大约慢了 3 倍。
由于调用BINARY_SUBSCR,这都是开销。
关于您的第二个问题:pypy 具有能够分析代码并生成优化版本的 JIT,从而避免了索引操作的开销。
当它意识到订阅是在元组上完成时,它可能能够生成不调用元组方法但直接访问元素的代码,从而完全删除BINARY_SUBSCR 操作。