為什么加法賦值比賦值慢很多？

Question

我對提高 python 效率還很陌生。 所以我做了一些測試，比如；

示例 1：

num = 0
num = 2*2
# time: 13.8 ns ± 0.158 ns per loop

示例 2：

num = 0
num += 2*2
# time: 23.8 ns ± 0.232 ns per loop

我想知道為什么使用加法賦值要慢得多，是因為它有加法嗎？

Answer 1

如果您使用 dis 模塊並將所有內容包裝在 function 中，它將變得更加清晰：

    import dis
    def change_link():
        num = 0
        num = 2*2
    def add():
        num = 0 
        num += 2*2

    dis.dis(change_link)
    dis.dis(add)

您會看到 change_link() function 的步驟更少：

0 LOAD_CONST               1 (0)
2 STORE_FAST               0 (num)
4 LOAD_CONST               2 (4)
6 STORE_FAST               0 (num)
8 LOAD_CONST               0 (None)
10 RETURN_VALUE

而不是 add() function：

0 LOAD_CONST               1 (0)
2 STORE_FAST               0 (num)
4 LOAD_FAST                0 (num)
6 LOAD_CONST               2 (4)
8 INPLACE_ADD
10 STORE_FAST               0 (num)
12 LOAD_CONST               0 (None)
14 RETURN_VALUE

簡而言之，更改值的鏈接比更正（例如加或乘）值要容易得多。

Answer 2

是因為有加法嗎？

是的，附加賦值需要在寫入新值之前從 memory 讀取值，而簡單的賦值不需要這個讀取步驟並且可以直接寫入值，從而使其更快。

Answer 3

好吧，在一種情況下你有 2 個操作：1 個乘法2*2 （假設它在解析時還沒有完成。我真的不知道解釋器的內部。它可能是）和 1 個賦值num=4 .

在另外 3 個中：1 個乘法2*2 ，1 個加法num+4和一個賦值num=4

請注意，該比率在時間上肯定小於 3/2。 因為無論如何，這些可能不是計算中最重的部分。 例如，訪問 memory 需要比加法更長的時間。 另外，還有測量時間。 如果你測量

for i in range(100000000):
   x=2*2

您要測量的很大一部分是 for 循環。

因此，計時有很大的共同點。 並且只有一小部分是關於2個操作之間的區別。 3/2（更實際的是 2/1，因為我很確定，雖然對此一無所知，但 python 在解析時將 2*2 替換為 4。即使是我自己的簡單教學解釋器也會這樣做。這是一個基本功能，並且python 解釋器通常不是基本的），因此 3/2 或 2/1 比率僅適用於一小部分計算時間。

但是， x+=2*2比x=2*2更廣泛是很正常的，即使只是稍微如此。