lambda 比 python 中的函数调用慢，为什么答案

【问题标题】：lambda is slower than function call in python, whylambda 比 python 中的函数调用慢，为什么
【发布时间】：2014-12-19 21:02:01
【问题描述】：

我觉得lambda比函数调用快，但是经过测试，我发现我错了。函数调用肯定比 lambda 调用快。

谁能告诉我为什么？

以及如何加快Python中的函数调用？

我使用的是 Ubuntu 14.04 和 Python 2.7.6

>>> timeit('def a():return 222*333 ;a()')
0.08195090293884277
>>> timeit('a=lambda:222*333 ;a()')
0.11071300506591797

>>> timeit('a=lambda: [].extend(range(10)) ;a()')
0.40241098403930664
>>> timeit('a=lambda: [].extend(range(10)) ;a()')
0.4011270999908447
>>> timeit('a=lambda: [].extend(range(10)) ;a()')
0.4064619541168213
>>> timeit('def a(): return [].extend(range(10)) ;a()')
0.07965493202209473
>>> timeit('def a(): return [].extend(range(10)) ;a()')
0.08039593696594238
>>> timeit('def a(): return [].extend(range(10)) ;a()')
0.08103609085083008
>>> timeit('def a(): return [].extend(range(10)) ;a()')
0.08639097213745117

对不起我的错误，没有区别。正确测试：

>>> timeit('a()', setup="def a():return 222*333")
0.07061290740966797
>>> timeit('a()', setup="a=lambda: 222*333")
0.06967616081237793

【问题讨论】：

标签： python function lambda

【解决方案1】：

timeit('def a(): return [].extend(range(10)) ;a()') 没有调用a()；对a() 的调用是a 定义的一部分：

In [34]: def a(): return [].extend(range(10)) ;a()

In [35]: import dis

In [36]: dis.dis(a)
  1           0 BUILD_LIST               0
              3 LOAD_ATTR                0 (extend)
              6 LOAD_GLOBAL              1 (range)
              9 LOAD_CONST               1 (10)
             12 CALL_FUNCTION            1
             15 CALL_FUNCTION            1
             18 RETURN_VALUE        
             19 LOAD_GLOBAL              2 (a)
             22 CALL_FUNCTION            0       #<-- a is called
             25 POP_TOP

如果单独测试，差异可以忽略不计：

In [24]: %timeit a=lambda: [].extend(range(10))
10000000 loops, best of 3: 68.6 ns per loop

In [25]: %timeit def a2(): return [].extend(range(10))
10000000 loops, best of 3: 68.8 ns per loop

In [22]: %timeit a()
1000000 loops, best of 3: 445 ns per loop

In [23]: %timeit a2()
1000000 loops, best of 3: 442 ns per loop

【讨论】：

对不起我的愚蠢错误...我运行了这个测试，没有绝对的区别。 >>> timeit('a()', setup="def a():return 222*333") 0.07061290740966797 >>> timeit('a()', setup="a=lambda: 222*333") 0.06967616081237793

【解决方案2】：

如上所述，您的第一个测试仅描述定义 a 所需的时间。它实际上从未被调用过。

Lambda 表达式和“普通”函数生成完全相同的字节码，如您使用 dis 模块所见：

def a(): return 10
b = lambda: 10

import dis

>>> dis.dis(a)
1           0 LOAD_CONST               1 (10)
            3 RETURN_VALUE
>>> dis.dis(b)
1           0 LOAD_CONST               1 (10)
            3 RETURN_VALUE

【讨论】：

这是很重要的一点。人们有时认为“lambda 函数”是一种特殊的东西，但事实并非如此：lambda 只是一个用于制作普通旧函数的关键字，主要是因为它可以内联使用。而已。他们没有魔法。
@DSM 实际上 lambdas 等效于包含单个 return 语句的函数的更受限制的情况。所以编译一个 lambda 可能比编译一个函数要简单一些。
@augurar：这是我第一次听到有人建议 lambdas（或 Python 中的任何语法选择，真的）的优点是更简单的编译。无论如何，重点不是 lambda 可以用来创建任何函数，而是 lambda 关键字创建的是一个函数，而不是“lambda 函数”。

【解决方案3】：

调用 lambda 与调用函数没有区别。 lambda 只是一个使用单个表达式创建的函数，没有名称。

假设我们有两个相同的函数，一个使用函数定义创建，另一个使用 lambda 表达式：

def a():
    return 222*333

b = lambda: 222*333

我们看到两者都是相同类型的函数对象，并且它们都共享等效的字节码：

>>> type(a)
<class 'function'>
>>> type(b)
<class 'function'>

>>> import dis
>>> dis.dis(a)
  2           0 LOAD_CONST               3 (73926)
              2 RETURN_VALUE
>>> dis.dis(b)
  1           0 LOAD_CONST               3 (73926)
              2 RETURN_VALUE

如何加快速度？你没有。是蟒蛇。它为您预先优化。您无需再处理此代码。

也许你可以把它交给另一个解释器，或者用另一种语言重写它，但如果你坚持使用 Python，现在就没有什么可做的了。

定时

这是我检查时间的方法。

Timeit 的 timeit 和 repeat 都可以调用：

import timeit

请注意，timeit.repeat 也接受 repeat 参数：

>>> min(timeit.repeat(a, repeat=100))
0.06456905393861234
>>> min(timeit.repeat(b, repeat=100))
0.06374448095448315

这些差异太小，不显着。

【讨论】：