python - 类属性与方法参数性能？ Python

Question

请忽略我的计算只是想知道使用类属性或方法参数之间是否有任何性能偏好，因为它们两者的工作方式几乎相同只是类属性可以在类内的任何地方调用而不是方法参数只保留在自己的范围内

class Circle():
    def __init__(self, radius=1):
        self.pi = 3.14
        self.radius = 1

    # use class attribute pi
    def get_circum_self(self):
        return self.pi * self.radius * 2

    # use param for pi
    def get_circum_pi(self, pi, radius):
        return pi * radius * 2

nc = Circle()
print(nc.pi)
print(nc.radius)
print(nc.get_circum_self())  # use class attribute pi
print(nc.get_circum_pi(111, 1))  # use param for pi

提前感谢您的任何解释

Answer 1

性能差异在这里很重要是非常罕见的。

但这些是非常不同的接口(interface)，它们做不同的事情，而且几乎肯定 很重要。

那么，这就是你应该如何决定写哪一个:你是想问一个圆的周长，还是想问一个圆来计算另一个完全不同的圆的周长？

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但是，如果您确实关心性能，那么获得答案的唯一方法就是对其进行测试。 Python 自带一个 timeit专为对此类代码片段进行基准测试而设计的模块。如果你使用 IPython/Jupyter，它有一个更好的包装器，叫做 %timeit。

这是 %timeit 在我的机器上说的，运行 64 位 python.org CPython 3.7，你的示例数据:

In [417]: %timeit nc.get_circum_self()
323 ns ± 10.7 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)
In [418]: %timeit nc.get_circum_pi(111, 1)
258 ns ± 6.55 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)

这是有道理的。仅仅传递整数并不是很自由(它们必须从堆栈中被压入和弹出，并且在 CPython 中，它们的引用计数必须被扭曲)，但它非常快。在此基础上，按名称查找对象中的属性需要做更多的工作。显然，这是大约 70 纳秒的额外工作。

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但请考虑如何以更现实的方式使用它。如果您只想用源代码中的硬编码值计算一个周长，那显然只会发生一次，所以谁在乎它是 323ns 还是 258ns？如果你想计算无数个，这些值可能来自某个变量，对吧？那么，让我们比较一下:

In [419]: pi, rad = 111, 1
In [420]: %timeit nc.get_circum_pi(pi, rad)
319 ns ± 15.19 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)

看起来查找一对全局变量与查找一对属性一样昂贵。同样，这也不足为奇——无论哪种方式，我们都在一个 namespace (对于全局变量来说，这只是一个普通的旧字典)中查找一个名称(一个字符串，其哈希值在我们到达这里之前已经被预先计算过)和像你写的那样的普通类(class))，所以它的工作量大致相同。

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还值得注意的是，get_circum_pi 不对 self 做任何事情，也没有理由成为一个方法。所以，如果您真的想挤出最后几纳秒，为什么要强制自己将方法 视为一个属性？为什么不把它变成一个函数呢？

In [423]: def get_circum_pi(pi, radius):
     ...:     return pi * radius * 2
In [424]: %timeit get_circum_pi(111, 1)
180 ns ± 4.54 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000000 loops each)

这为我们节省了更多时间。同样，这也是有道理的，但前提是您对方法的工作原理了解得更多一些。查找方法需要查找函数，不是在对象自己的字典中查找，而是回退到类的字典中，然后在函数上调用描述符__get__ 将其绑定(bind)为方法。这是一大堆工作。

好吧，这是 78 纳秒的工作量，但仍然不算多。

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了解所有这些事情的作用、需要多长时间以及备选方案是值得的。例如，如果您正在计算不计其数的周长，您可以将绑定(bind)方法存储在一个变量中，而不是一遍又一遍地查找它。您可以将整个循环移动到函数内部，因此绑定(bind)方法和全局变量都变成局部变量(速度更快)。等等。

这些事情很少值得做——但“很少”不等于“从不”。有关真实示例，请参阅 recipes in the itertools docs 中的 unique_everseen 函数—seen_add = seen.add 之所以存在，是因为事实证明它确实对使用此配方的一些现实生活中的程序产生了影响。