Python：对函数内部不应该定义什么和不应该定义什么感到困惑

Question

这本质上是一个关于从开始到结束的执行（处理）时间方面优化代码的问题。

我目前正在通过我自己承担的一个项目来学习 Python，因为我很想了解有关该语言的更多信息。这是一个基于物理的问题（我不在学校，这对我来说是一种爱好），并且不涉及细节，它涉及计算二维函数的值（以两个变量作为输入）。函数的域是一个矩形网格，定义在大约 200x200 点处，在每个点我都需要评估所述 2D 函数。

现在，要获得一个 (x,y) 坐标，我需要执行一些更深入的计算（取决于其他参数）。我不能只选择 (x,y) 的任意值。所以它需要一些计算 - 阅读：处理时间 - 得到 (x,y)，然后我需要评估该坐标上的实际 2D 函数。

这是我的问题：我应该在代码中的单独函数中自己计算 (x,y) 坐标，还是应该让 2D 函数调用另一个每次计算 (x,y) 网格的函数?

从示意图上看，这里有两种选择：

(1) xlist 和 ylist 都是一次性计算出来的

def definitions():

    xlist = [ get the values for the x-coordinate ]

    ylist = [ get the values for the y-coordinate ]

    return(xlist,ylist)

def main(xlist,ylist,other parameters):

    # use xlist and ylist in calculations

    return (value of 2D-function at position (x,y))

getcoords = definitions()

for a, b, c in loop:

    result = main(getcoords,a,b,c...)

    write(result onto file)

-- 或者--

(2) 每次调用main函数时重新计算xlist和ylist

def main(a, b, c, ...):

    def definitions():

        xlist = [ get the values for the x-coordinate ]

        ylist = [ get the values for the y-coordinate ]

        return(xlist,ylist)

    getcoords = definitions()

    value = ... # use xlist and ylist in calculations

    return (value)

for a, b, c in loop:

    result = main(a,b,c...)

    write(result onto file)

我的问题源于我多次听到的口头禅，即 python 处理局部变量比全局变量快得多，在第一个示例中，x 和 y 列表是全局的并且需要“运送到" 每次使用时的功能？可能比第二个示例花费更多的时间来执行，其中列表完全是本地的，即使每次调用函数时都重新定义它们？

这个问题的表述是否恰当？例如，如果有其他我不知道的因素影响，请告诉我，但我只是想知道它是否总体上有利，一次又一次地重新定义函数内部的列表，或者更确切地说定义它们一次并继续调用它们在函数定义中。也许那里有更好的例子？

提前致谢！

PS。这些“更深入的计算”的示例涉及使用 scipy 插值来评估此处未提及的函数，以便找到 (x,y)。

Answer 1

我一般不能回答这个问题，因为它取决于计算坐标与访问次数相比的复杂性。我认为第一个更快，但没有证据，只有我的直觉。但是，您可以使用 timeit 并尝试两种选择，如果这在代码方面不是太麻烦的话。