python - Python 是将函数参数加载到寄存器中还是将它们保存在堆栈中？

Question

所以我正在编写一个函数，它接受一个元组作为参数并对其执行一系列操作。这是它的样子:

   def swap(self, location):
    if (location[0] < 0 or location[1] < 0 or
        location[0] >= self.r or location[1] >= self.c):
        return False

    self.board[0][0] = self.board[location[0]][location[1]]
    self.board[location[0]][location[1]] = 0
    self.empty = (location[0],location[1])

我正在努力使我的代码尽可能高效，因为我没有修改 location 的值，所以将变量加载到寄存器中是否有意义 (loc0 = location[0]; loc1 = location[1]) 用于更快的计算(零周期读取)或者 location 在作为函数传入时已经被 Python 编译器加载到寄存器中争论？

编辑:我硬着头皮跑了一些测试。以下是此函数运行 1000 万次重复输入的结果(以秒为单位):“up”、“down”、“left”、“right”(分别)

 Code as is:
   run#1: 19.39
   run#2: 17.18
   run#3: 16.85
   run#4: 16.90
   run#5: 16.74
   run#6: 16.76
   run#7: 16.94

 Code after defining location[0] and location[1] in the beginning of the function:
   run#1: 14.83
   run#2: 14.79
   run#3: 14.88
   run#4: 15.033
   run#5: 14.77
   run#6: 14.94
   run#7: 14.67

性能平均提高 16%。对我来说绝对不是微不足道的。当然，这并不科学，因为我需要在更多输入的更多环境中进行更多测试，但对于我的简单用例来说已经足够了!

在 Macbook Pro (Early 2015) 上使用 Python 2.7 测量的时间，它有一个 Broadwell i5-5257U CPU (2c4t 最大睿频 3.1GHz，持续 2.7GHz，3MB 三级缓存)。

IDE 是:PyCharm Edu 3.5.1 JRE:1.8.0_112-release-408-b6 x86_64 JVM:OpenJDK 64 位服务器虚拟机。

不幸的是，这是一门根据代码速度评分的类(class)。

Answer 1

如果您使用解释器，任何 Python 变量都不太可能存在于不同表达式之间的寄存器中。您可以查看 Python 源代码如何编译为字节码。

Python 字节码(存储在解释器外部文件中的那种)是基于堆栈的(http://security.coverity.com/blog/2014/Nov/understanding-python-bytecode.html)。然后将此字节代码解释或 JIT 编译为 native 机器代码。 常规 python 仅解释，因此将 python 变量保存在跨多个语句的机器寄存器中是不合理的。

用 C 编写的解释器可能会将字节码堆栈的顶部保存在解释循环内的局部变量中，而 C 编译器可能会将该 C 变量保存在寄存器中。因此，重复使用同一个 Python 变量可能最终不会有太多的存储/重新加载往返。

请注意，Broadwell CPU 上的存储转发延迟大约为 4 或 5 个时钟周期，远不及往返 DRAM 的数百个周期。存储/重新加载甚至不必等待存储退出并提交到 L1D 缓存；它直接从存储缓冲区转发。相关:http://blog.stuffedcow.net/2014/01/x86-memory-disambiguation/和 http://agner.org/optimize/ ，以及 x86 中的其他链接标记维基)。对于 L1D 缓存命中，加载使用延迟也只有 5 个时钟周期(从地址准备好到数据准备就绪的延迟。您可以通过链表(在 asm 中)通过指针追踪来测量它。)有足够的解释器开销(总计它运行以确定下一步该做什么的指令数)这可能甚至不是瓶颈。

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将特定的 Python 变量保存在寄存器中对于解释器来说根本不合理。即使您用 asm 编写解释器，根本问题是寄存器不可寻址。 x86 add r14d, eax 指令必须将两个寄存器都硬编码到指令的机器代码中。 (所有其他 ISA 的工作方式相同:寄存器编号是指令机器代码的一部分，没有基于任何数据的间接寻址)。即使解释器做了工作以弄清楚它需要“将 reg-var #3 添加到 reg-var #2”(即将字节码堆栈操作解码回寄存器变量以用于它解释的内部表示)，它也会必须使用与任何其他寄存器组合不同的功能。

给定一个整数，获取第 N 个寄存器的值的唯一方法是分支到使用该寄存器的指令，或者将所有寄存器存储到内存中并对结果数组进行索引。 (或者可能是某种无分支比较和屏蔽的东西)。

无论如何，尝试对此做任何具体的事情都是无利可图的，这就是为什么人们只是用 C 编写解释器并让 C 编译器(希望)做好优化实际运行的机器代码的工作。

或者您编写一个 JIT 编译器，就像 Sun 为 Java(HotSpot VM)所做的那样。 IDK(如果有的话)用于 Python。参见 Does the Python 3 interpreter have a JIT feature? .

JIT 编译器实际上将 Python 代码转换为机器代码，其中寄存器状态主要保存 Python 变量而不是解释器数据。同样，如果没有 JIT 编译器(或提前编译器)，“将变量保存在寄存器中”就不是问题了。

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它可能更快，因为它避免了 [] 运算符和其他开销(请参阅 Bren 的回答，您已接受)

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脚注:一些 ISA 具有内存映射寄存器。例如AVR(8 位 RISC 微 Controller )，其中芯片还具有内置 SRAM，其中包含包含寄存器的低范围内存地址。因此，您可以执行索引加载并获取寄存器内容，但您也可以在未保存架构寄存器内容的内存上执行此操作。