python - "Caching"字符串 : why has no effect?

Question

我尝试了一些测试:

import timeit

a = "hi"

def f():
    return "hi"

def g():
    return a

timeit.timeit("f()", globals={"f": f}, number=100000000)
# 6.028764325194061
timeit.timeit("g()", globals={"g": g, "a": a}, number=100000000)
# 6.053381357342005

普通版本和“缓存”版本之间似乎没有区别...为什么？也许 Python 默认会缓存模块、函数和类中定义的不可变变量？

编辑:此外还有一个奇怪的事实:代码

timeit.timeit("g()", globals={"g": g}, number=100000000)

没有给我任何错误。但我还没有将变量a传递给timeit，不应该给我一个异常吗？

Answer 1

测量性能总是极其棘手，因为涉及很多层，从您的应用程序代码、您的运行时环境、您使用的 pthon 解释器、您的操作系统到裸机(例如CPU 缓存)。看看SO question about loop performance ，例如。

如果我使用 python 3.7.3 在我的机器上运行相同的测试，我会得到以下结果:

4.8285931999998866
5.371130099956645

所以在我的例子中存在~10%的差异。如果我再运行几次相同的测试，我还会得到以下结果:

4.646976499861921
5.513043400060269

现在，两种实现之间存在~18%差异。我可能可以多运行几次相同的测试，并得到 <1% 的差异，就像您一样。

简而言之:衡量性能差异确实很难，不要轻易相信您的发现。

编辑:广告“奇怪的事实”:我假设您不需要将 a 传递给 timeit，因为调用g() 无论如何都不会访问传递的变量，而是访问函数定义期间引用的变量。验证:以下代码不会引发异常:

a = 'hi'
def t():
    if a == 'a':
        raise Exception()
timeit.timeit("t()", globals={"t": t, "a": "a"}, number=1000000)