Python if vs try-except

Question

我想知道为什么 try-except 比下面程序中的 if 慢。

def tryway():
    try:
        while True:
            alist.pop()
    except IndexError:
        pass

def ifway():
    while True:
        if alist == []: 
            break
        else:
            alist.pop()
if __name__=='__main__':
    from timeit import Timer
    alist = range(1000)
    print "Testing Try"
    tr = Timer("tryway()","from __main__ import tryway")
    print tr.timeit()
    print "Testing If"
    ir = Timer("ifway()","from __main__ import ifway")
    print ir.timeit()

我得到的结果很有趣。

Testing Try
2.91111302376
Testing If
0.30621099472

谁能解释一下为什么尝试这么慢？

Answer 1

您只设置了一次 alist。第一次调用“tryway”会清除它，然后每次后续调用什么都不做。

def tryway():
    alist = range(1000)
    try:
        while True:
            alist.pop()
    except IndexError:
        pass

def ifway():
    alist = range(1000)
    while True:
        if alist == []:
            break
        else:
            alist.pop()
if __name__=='__main__':
    from timeit import Timer
    print "Testing Try"
    tr = Timer("tryway()","from __main__ import tryway")
    print tr.timeit(10000)
    print "Testing If"
    ir = Timer("ifway()","from __main__ import ifway")
    print ir.timeit(10000)

>>> Testing Try
>>> 2.09539294243
>>> Testing If
>>> 2.84440898895

Answer 2

在大多数语言中，异常处理通常很慢。大多数编译器、解释器和 VM（支持异常处理）将异常（语言习语）视为异常（不常见）。性能优化涉及权衡取舍，快速生成异常通常意味着语言的其他领域会受到影响（无论是性能还是设计的简单性）。

在更技术层面上，异常通常意味着 VM/解释器（或运行时执行库）必须保存一堆状态并开始提取函数调用堆栈上的所有状态（称为展开），直到找到有效捕获（除外）的点。

或者从不同的角度来看，当发生异常并由“调试器”接管时，程序会停止运行。此调试器在堆栈（调用函数数据）中搜索与异常匹配的捕获。如果它找到了，它会清理并在此时将控制权返回给程序。如果找不到，则将控制权返回给用户（可能以交互式调试器或 python REPL 的形式）。

Answer 3

如果你真的对速度感兴趣，你的两个参赛者都可以减肥。

while True: 比 while 1: 慢 -- True 是一个全局“变量”，已加载和测试； 1 是一个常量，编译器会进行测试并发出无条件跳转。

while True: 在 ifway 中是多余的。将 while/if/break 折叠在一起：while alist != []:

while alist != []: 是一种慢写方式while alist:

试试这个：

def tryway2():
    alist = range(1000)
    try:
        while 1:
            alist.pop()
    except IndexError:
        pass

def ifway2():
    alist = range(1000)
    while alist:
        alist.pop()

`

Answer 4

虽然有时我们希望列表在物理上缩小以便我们知道还剩下多少，但使用 for 进行迭代仍有更快的方法。然后 alist 应该是生成器的参数。 （John 也适合while alist:）我将函数作为生成器并使用 list(ifway()) 等，因此这些值实际上是在函数外使用（甚至未使用）：

def tryway():
    alist = range(1000)
    try:
        while True:
            yield alist.pop()
    except IndexError:
        pass

def whileway():
    alist = range(1000)
    while alist:
         yield alist.pop()

def forway():
    alist = range(1000)
    for item in alist:
         yield item

if __name__=='__main__':
    from timeit import Timer
    print "Testing Try"
    tr = Timer("list(tryway())","from __main__ import tryway")
    print tr.timeit(10000)
    print "Testing while"
    ir = Timer("list(whileway())","from __main__ import whileway")
    print ir.timeit(10000)
    print "Testing for"
    ir = Timer("list(forway())","from __main__ import forway")
    print ir.timeit(10000)

J:\test>speedtest4.py
Testing Try
6.52174983133
Testing while
5.08004508953
Testing for
2.14167694497

Answer 5

不确定，但我认为是这样的：while true 遵循正常的指令行，这意味着处理器可以流水线并做各种好事。异常会直接跳过所有这些，因此 VM 需要对其进行特殊处理，这需要时间。

Answer 6

只是想把这个混在一起： 我尝试了以下脚本，这似乎表明处理异常比处理else 语句要慢：

import time

n = 10000000
l = range(0, n)
t0 = time.time()
for i in l:
    try:
        i[0]
    except:
        pass
t1 = time.time()
for i in l:
    if type(i) == list():
        print(i)
    else:
        pass
t2 = time.time()
print(t1-t0)
print(t2-t1)

给予：

5.5908801555633545
3.512694835662842

因此，（尽管我知道有人可能会评论使用 time 而不是 timeit），但在循环中使用 try/except 似乎会减慢约 60%。因此，在经历数十亿个项目的 for 循环时，使用 if/else 可能会更好。

Answer 7

防御性编程要求对罕见和/或异常的情况进行一次测试，其中一些在一年或多年的过程中不会发生，因此在这些情况下，try-except 可能是合理的。