pasar - ¿Python optimiza una variable que solo se usa como valor de retorno?

lista de funciones de python

Question

¿Hay alguna diferencia final entre los siguientes dos fragmentos de código? El primero asigna un valor a una variable en una función y luego devuelve esa variable. La segunda función solo devuelve el valor directamente.

¿Python los convierte en bytecode equivalentes? ¿Uno de ellos es más rápido?

Caso 1 :

def func():
a = 42
return a

Caso 2 :

def func():
return 42

Answer 1

Ambos son básicamente lo mismo, excepto que en el primer caso el objeto 42 simplemente se asigna a una variable llamada a o, en otras palabras, los nombres (es decir, a ) se refieren a valores (es decir, 42 ). No realiza ninguna tarea técnicamente, en el sentido de que nunca copia ningún dato.

Mientras se return , este enlace denominado a se devuelve en el primer caso mientras que el objeto 42 se devuelve en el segundo caso.

Para más información, consulte este gran artículo de Ned Batchelder

Answer 2

No lo hace

La compilación del código de byte de CPython solo se pasa a través de un pequeño optimizador de mirilla diseñado para realizar solo optimizaciones básicas (consulte test_peepholer.py en el conjunto de pruebas para obtener más información sobre estas optimizaciones).

Para ver lo que realmente va a suceder, use dis * para ver las instrucciones generadas. Para la primera función, que contiene la asignación:

from dis import dis
dis(func)
2 0 LOAD_CONST 1 (42)
2 STORE_FAST 0 (a)
3 4 LOAD_FAST 0 (a)
6 RETURN_VALUE

Mientras, para la segunda función:

dis(func2)
2 0 LOAD_CONST 1 (42)
2 RETURN_VALUE

Dos instrucciones más (rápidas) se utilizan en la primera: STORE_FAST y LOAD_FAST . Estos hacen un almacenamiento rápido y fastlocals el valor en la matriz fastlocals del marco de ejecución actual. Luego, en ambos casos, se realiza un RETURN_VALUE . Entonces, el segundo es ligeramente más rápido debido a que se necesitan menos comandos para ejecutar.

En general, tenga en cuenta que el compilador CPython es conservador en las optimizaciones que realiza. No es ni intenta ser tan inteligente como otros compiladores (que, en general, también tienen mucha más información para trabajar). El objetivo principal del diseño, además de ser obviamente correcto, es a) mantenerlo simple yb) ser lo más rápido posible al compilarlos para que ni siquiera note que existe una fase de compilación.

Al final, no deberías molestarte con pequeños problemas como este. El beneficio en velocidad es pequeño, constante y, eclipsado por la sobrecarga introducida por el hecho de que Python se interpreta.

_{* dis es un pequeño módulo de Python que desarma su código, puede usarlo para ver el código de bytes de Python que ejecutará la VM.}

Nota: Como también se indicó en un comentario de @Jorn Vernee, esto es específico de la implementación de Python en CPython. Otras implementaciones podrían hacer optimizaciones más agresivas si así lo desean, CPython no lo hace.