但是，大多数讨论都是关于某人的工作，最后只是讨论他们应该首先优化代码的其他部分，除非您进行了数百万次的操作，否则这无关紧要。谁能解释为什么？
通常，只有在确实需要的时候才应该优化代码，即，如果程序的性能异常缓慢。
在这种情况下，您应该使用探查器确定哪些零件实际上引起最多的问题。对于Python，cProfile模块对此非常有用。
有人了解python和低级执行之间的层可以解释其工作原理吗？
一个简单的例子…
import dis
# Here are the things we might want to do
def do_something_a():
print 'I did a'
def do_something_b():
print 'I did b'
def do_something_c():
print 'I did c'
# Case 1
def f1(x):
if x == 1:
do_something_a()
elif x == 2:
do_something_b()
elif x == 3:
do_something_c()
# Case 2
FUNC_MAP = {1: do_something_a, 2: do_something_b, 3: do_something_c}
def f2(x):
FUNC_MAP[x]()
# Show how the functions execute
print 'Case 1'
dis.dis(f1)
print '\n\nCase 2'
dis.dis(f2)
…输出…
Case 1
18 0 LOAD_FAST 0 (x)
3 LOAD_CONST 1 (1)
6 COMPARE_OP 2 (==)
9 POP_JUMP_IF_FALSE 22
19 12 LOAD_GLOBAL 0 (do_something_a)
15 CALL_FUNCTION 0
18 POP_TOP
19 JUMP_FORWARD 44 (to 66)
20 >> 22 LOAD_FAST 0 (x)
25 LOAD_CONST 2 (2)
28 COMPARE_OP 2 (==)
31 POP_JUMP_IF_FALSE 44
21 34 LOAD_GLOBAL 1 (do_something_b)
37 CALL_FUNCTION 0
40 POP_TOP
41 JUMP_FORWARD 22 (to 66)
22 >> 44 LOAD_FAST 0 (x)
47 LOAD_CONST 3 (3)
50 COMPARE_OP 2 (==)
53 POP_JUMP_IF_FALSE 66
23 56 LOAD_GLOBAL 2 (do_something_c)
59 CALL_FUNCTION 0
62 POP_TOP
63 JUMP_FORWARD 0 (to 66)
>> 66 LOAD_CONST 0 (None)
69 RETURN_VALUE
Case 2
29 0 LOAD_GLOBAL 0 (FUNC_MAP)
3 LOAD_FAST 0 (x)
6 BINARY_SUBSCR
7 CALL_FUNCTION 0
10 POP_TOP
11 LOAD_CONST 0 (None)
14 RETURN_VALUE
…因此，很容易看出哪个函数必须执行最多的指令。
至于哪个实际上更快，那是您必须通过分析代码来检查的事情。
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清零编程群