Pythonの基本的な最適化モードの使い方は？ （python -O）

Question

Pythonには、インタプリタを実行できるフラグ-Oがあります。このオプションは "最適化された"バイトコード（.pyoファイルに書き込まれます）を生成し、2回指定するとドキュメントストリングが破棄されます。 Pythonのマニュアルページから：

-O基本的な最適化をオンにします。コンパイル（バイトコード）ファイルのファイル拡張子 が.pycから.pyoに変更されます。二度与えられた場合、 はドキュメントストリングを破棄します。私はそれを見るよう

このオプションの二つの主要な機能は次のとおりです。

• ストリップすべての文を主張しています。これは、スピードのために不正なプログラム状態に対する防御を兼ね備えています。しかし、違いを生み出すために、あなたは大量の主張の声明を必要としませんか？これが価値のあるコード（コード）がありますか？

• ストリップすべてのドキュメントストリング。どのアプリケーションでメモリ使用量が非常に重要であるか、これが勝利ですか？なぜCで書かれたモジュールにすべてを押し込まないのですか？

このオプションの用途は何ですか？ 実際の価値はありますか？

Answer 1

アサート・ステートメントを削除する：ASSERTの定義の一部が実動コードで実行されないと多くの人が信じているCの世界で標準的なオプションです。違いは、それらを除去するかどうかは、それらがそう主張するどのくらいの仕事に比べてありますどのように多くのアサートにあまり依存：

def foo(x): 
    assert x in huge_global_computation_to_check_all_possible_x_values() 
    # ok, go ahead and use x... 

はほとんどもちろんのこと、似ていない主張するが、それはあなたのことを覚えておくことが重要ですそのようなことをすることができます。

ドキュメントストリングを取り除くのは、メモリが制約された環境で違いが出るかもしれませんが、単純な時間から気まずいホールドオーバーのように見えます。

Answer 2

あなたはそれを理解しました。実際には何もしません。あなたは、RAMをひどく傷つけている場合を除き、スピードやメモリの利益をほとんど目にしません。

Answer 3

-Oの最も重いユーザーはpy2exepy2appなどと想像します。

私は個人的に直接-Oの使用を発見していません。

Answer 4

頻繁に呼び出されるコード（アウターループなど）にアサーションがある場合、それらを削除することで確かに効果が得られます。極端な例：

$ python -c 'import timeit;print timeit.repeat("assert True")' 
[0.088717937469482422, 0.088625192642211914, 0.088654994964599609] 
$ python -O -c 'import timeit;print timeit.repeat("assert True")' 
[0.029736995697021484, 0.029587030410766602, 0.029623985290527344] 

実際のシナリオでは、通常節約はずっと少なくなります。

ドキュメントストリングを削除すると、コードのサイズが小さくなり、作業セットが小さくなる可能性があります。

多くの場合、パフォーマンスへの影響はごくわずかですが、常に最適化を行うと、必ず測定するだけです。

Answer 5

-Oを使用する正当な理由はありませんでした。私はいつもその主な目的は、ある意味で、意味のある最適化が追加されていることを前提としています。

Answer 6

-Oフラグの別の使用法は、__debug__組み込み変数の値がFalseに設定されていることです。

だから、基本的に、あなたのコードのような「デバッグ」パスの多くを持つことができます。

-Oの下で実行している場合でも .pyoファイル内のバイトコードに含まれることはありません、

if __debug__: 
    # output all your favourite debugging information 
    # and then more 

。貧しい人のC-ish #ifdef。

フラグが-OOの場合、ドキュメントストリングはにのみドロップされることに注意してください。

Answer 7

しかし、これを変更するには、これに大量のアサーションステートメントが必要ですか？

例として、グラフのノード間のパスを取得するコードがあります。私は、パスが重複が含まれていないことを確認するために、関数の最後でassert文を持っている：

assert not any(a == b for a, b in zip(path, path[1:])) 

私はこの単純な文は、開発中に与えることpeace of mind and clarityが好き。本番では、コードはいくつかの大きなグラフを処理し、この1行は実行時間の66％を占めることがあります。したがって、-Oで実行すると、大幅なスピードアップが可能になります。