python - 如何使用 `dis.dis` 来分析性能？

Question

我正在尝试使用 python 的 dis用于试验和理解性能的库。下面是我尝试过的实验，以及结果。

import dis

def myfunc1(dictionary):
    t = tuple(dictionary.items())
    return t

def myfunc2(dictionary, func=tuple):
    t = func(dictionary.items())
    return t

>>>dis.dis(myfunc1)

  4           0 LOAD_GLOBAL              0 (tuple)
              3 LOAD_FAST                0 (dictionary)
              6 LOAD_ATTR                1 (items)
              9 CALL_FUNCTION            0
             12 CALL_FUNCTION            1
             15 STORE_FAST               1 (t)

  5          18 LOAD_FAST                1 (t)
             21 RETURN_VALUE 

>>>dis.dis(myfunc2)

  4           0 LOAD_FAST                1 (func)
              3 LOAD_FAST                0 (dictionary)
              6 LOAD_ATTR                0 (items)
              9 CALL_FUNCTION            0
             12 CALL_FUNCTION            1
             15 STORE_FAST               2 (t)

  5          18 LOAD_FAST                2 (t)
             21 RETURN_VALUE    

现在，我明白了......

• 最左边的4 & 5是行号
• 中间一列是机器调用的操作码
• 右边一列是对象(带opargs ?)

...但这一切在性能方面意味着什么？如果我试图决定使用哪个函数，我将如何使用 dis 来比较两者？

提前致谢。

Answer 1

您(或者至少是普通人)无法查看不同的汇编代码，并判断哪个更快。

尝试 IPython 中的 %%timeit 魔法函数。

它会自动多次运行这段代码，并给你一个客观的答案。

我最近找到了this blog post教授如何在 Python 中测量这些类型的东西。不仅是时间，还有内存使用。该帖子的亮点(至少对我而言)是它教您实现 %lprun 魔法函数。

使用它，您将能够逐行查看您的函数，并准确了解每个函数占总花费时间的比例。

我已经使用了几个星期了，非常好。