Pythonコードが関数内でより速く実行されるのは本当ですか？

Question

私は質問Why does Python code run faster in a function?につながるコメントを見ました。

私は思考になった、と私は自分自身がtimeitライブラリを使用してそれをしようと考え出し、しかし、私は非常に異なる結果を得た：

（ノート：10**8はに少しより高速なものを作るために10**7に変更されました時間）

>>> from timeit import repeat 
>>> setup = """ 
def main(): 
    for i in xrange(10**7): 
     pass 
""" 
>>> stmt = """ 
for i in xrange(10**7): 
    pass 
""" 
>>> min(repeat('main()', setup, repeat=7, number=10)) 
1.4399558753975725 
>>> min(repeat(stmt, repeat=7, number=10)) 
1.4410973942722194 
>>> 1.4410973942722194/1.4399558753975725 
1.9 

• は私が正しくtimeitを使用しましたか？
• なぜこれらの結果はお互いに0.1％未満であるのに対し、他の質問の結果はほぼ250％異なるのですか？
• CPython Pythonのコンパイル済みバージョン（Cythonなど）を使用する場合にのみ違いがありますか？
• 最終的には：Pythonコード実際にはが速くなっていますか、それとも時間の経過によりますか？

Answer 1

テストで欠陥がtimeitがあなたのstmtのコードをコンパイルする方法です。これは、実際に次のテンプレート内にコンパイルされます：

template = """ 
def inner(_it, _timer): 
    %(setup)s 
    _t0 = _timer() 
    for _i in _it: 
     %(stmt)s 
    _t1 = _timer() 
    return _t1 - _t0 
""" 

stmt

したがって、実際fastlocalsアレイ（すなわちSTORE_FAST）を使用して、関数で実行されています。私は通常、すなわち（そのバージョンと配布の両方（これは実装に大きく依存だと思う

>>> code = compile(stmt, '<string>', 'exec') 
>>> f_no_opt = types.FunctionType(code, globals()) 

>>> t_no_opt = min(timeit.repeat(f_no_opt, repeat=10, number=10)) 
>>> t_opt = min(timeit.repeat(f_opt, repeat=10, number=10)) 
>>> t_opt/t_no_opt 
0.4931101445632647 

Answer 2

コンパイラの最適化アルゴリズムになります。ジャストインタイムコンパイルを実行するときに、頻繁に使用されるコードのチャンクが関数内に見つかった場合、それを識別する方がはるかに簡単です。

効率の向上は実際に実行されるタスクの性質によって異なります。あなたが与えた例では、計算集約的なことを実際に行っていないので、最適化によって効率を上げる機会は少なくなります。

しかし、他の人が指摘しているように、CPythonはジャストインタイムコンパイルを行いません。しかし、コードがコンパイルされると、Cコンパイラはそれらをより高速に実行することがよくあります。

はGCCコンパイラでこの文書をチェックアウト：http://gcc.gnu.org/onlinedocs/gcc/Inline.html