Python函数局部变量如何执行？浅析python函数变量的应用

本篇文章给大家带来的内容是关于python函数局部变量如何执行？浅析python函数变量的应用 ，有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。

前言

这两天在 CodeReview 时，看到这样的代码

复制AI写代码

# 伪代码
import somelib
class A(object):
    def load_project(self):
        self.project_code_to_name = {}
        for project in somelib.get_all_projects():
            self.project_code_to_name[project] = project
        ...

意图很简单，就是将 somelib.get_all_projects 获取的项目塞入的 self.project_code_to_name

然而印象中这个是有优化空间的，于是提出调整方案：

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复制AI写代码

import somelib
class A(object):
    def load_project(self):
        project_code_to_name = {}
        for project in somelib.get_all_projects():
            project_code_to_name[project] = project
        self.project_code_to_name = project_code_to_name
        ...

方案很简单，就是先定义局部变量 project_code_to_name，操作完，再赋值到self.project_code_to_name。

在后面的测试，也确实发现这样是会好点，那么结果知道了，接下来肯定是想探索原因的！

局部变量

其实在网上很多地方，甚至很多书上都有讲过一个观点：访问局部变量速度要快很多，粗看好像好有道理，然后又看到下面贴了一大堆测试数据，虽然不知道是什么，但这是真的屌，记住再说，管他呢！

但是实际上这个观点还是有一定的局限性，并不是放诸四海皆准。所以先来理解下这句话吧，为什么大家都喜欢这样说。

先看段代码理解下什么是局部变量：

复制AI写代码

#coding: utf8
a = 1
def test(b):
    c = 'test'
    print a   # 全局变量
    print b   # 局部变量
    print c   # 局部变量

test(3)

复制AI写代码

# 输出
1
3
test

复制AI写代码

简单来说，局部变量就是只作用于所在的函数域，超过作用域就被回收

理解了什么是局部变量，就需要谈谈 Python 函数 和 局部变量 的爱恨情仇，因为如果不搞清楚这个，是很难感受到到底快在哪里；

为避免枯燥，以上述的代码来阐述吧，顺便附上 test 函数执行 的 dis 的解析:

复制AI写代码

# CALL_FUNCTION

  5           0 LOAD_CONST               1 ('test')
              3 STORE_FAST               1 (c)

  6           6 LOAD_GLOBAL              0 (a)
              9 PRINT_ITEM
             10 PRINT_NEWLINE

  7          11 LOAD_FAST                0 (b)
             14 PRINT_ITEM
             15 PRINT_NEWLINE

  8          16 LOAD_FAST                1 (c)
             19 PRINT_ITEM
             20 PRINT_NEWLINE
             21 LOAD_CONST               0 (None)
             24 RETURN_VALUE

在上图中比较清楚能看到 a、b、c 分别对应的指令块，每一块的第一行都是 LOAD_XXX，顾名思义，是说明这些变量是从哪个地方获取的。

LOAD_GLOBAL 毫无疑问是全局，但是 LOAD_FAST 是什么鬼？似乎应该叫LOAD_LOCAL 吧？

然而事实就是这么神奇，人家就真的是叫 LOAD_FAST，因为局部变量是从一个叫 fastlocals 的数组里面读，所以名字也就这样叫了（我猜的）。

那么主角来了，我们要重点理解这个，因为这个确实还挺有意思。

Python 函数执行

Python 函数的构建和运行，说复杂不复杂，说简单也不简单，因为它需要区分很多情况，比方说需要区分 函数 和 方法，再而区分是有无参数，有什么参数，有木有变长参数，有木有关键参数。

全部展开仔细讲是不可能的啦，不过可以简单图解下大致的流程（忽略参数变化细节）：

一路顺流而下，直达 fast_function，它在这里的调用是：

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// ceval.c -> call_function

x = fast_function(func, pp_stack, n, na, nk);

参数解释下：

1. func: 传入的 test;

2. pp_stack: 近似理解调用栈 (py方式);

3. na: 位置参数个数;

4. nk: 关键字个数;

5. n = na + 2 * nk;

那么下一步就看看 fast_function 要做什么吧。

初始化一波

1. 定义 co 来存放 test 对象里面的 func_code

2. 定义 globals 来存放 test 对象里面的 func_globals (字典)

3. 定义 argdefs 来存放 test 对象里面的 func_defaults (构建函数时的关键字参数默认值)

来个判断，如果 argdefs 为空 && 传入的位置参数个数 == 函数定义时候的位置形参个数  && 没有传入关键字参数

那就

1. 用 当前线程状态、co 、globals 来新建栈对象 f;

2. 定义fastlocals  ( fastlocals = f->f_localsplus; );

3. 把 传入的参数全部塞进去 fastlocals

那么问题来了，怎么塞？怎么找到传入了什么鬼参数：这个问题还是只能有 dis 来解答:

我们知道现在这步是在 CALL_FUNCTION 里面进行的，所以塞参数的动作，肯定是在此之前的，所以：

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12          27 LOAD_NAME                2 (test)
            30 LOAD_CONST               4 (3)
            33 CALL_FUNCTION            1
            36 POP_TOP
            37 LOAD_CONST               1 (None)
            40 RETURN_VALUE

在 CALL_FUNCTION 上面就看到 30 LOAD_CONST               4 (3)，有兴趣的童鞋可以试下多传几个参数，就会发现传入的参数，是依次通过LOAD_CONST 这样的方式加载进来，所以如何找参数的问题就变得呼之欲出了；

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// fast_function 函数

fastlocals = f->f_localsplus;
stack = (*pp_stack) - n;

 for (i = 0; i < n; i++) {
     Py_INCREF(*stack);
     fastlocals[i] = *stack++;
 }

这里出现的 n 还记得怎么来的吗？回顾上面有个 n = na + 2 * nk; ，能想起什么吗？

其实这个地方就是简单的通过将 pp_stack 偏移 n 字节 找到一开始塞入参数的位置。

那么问题来了，如果 n 是 位置参数个数 + 关键字参数，那么 2 * nk 是什么意思？其实这答案很简单，那就是 关键字参数字节码 是属于带参数字节码， 是占 2字节。

到了这里，栈对象 f 的 f_localsplus 也登上历史舞台了，只是此时的它，还只是一个未经人事的少年，还需历练。

做好这些动作，终于来到真正执行函数的地方了: PyEval_EvalFrameEx，在这里，需要先交代下，有个和 PyEval_EvalFrameEx 很像的，叫 PyEval_EvalCodeEx，虽然长得像，但是人家干得活更多了。

请看回前面的 fast_function 开始那会有个判断，我们上面说得是判断成立的，也就是最简单的函数执行情况。如果函数传入多了关键字参数或者其他情况，那就复杂很多了，此时就需要由 PyEval_EvalCodeEx 处理一波，再执行 PyEval_EvalFrameEx。

PyEval_EvalFrameEx  主要的工作就是解析字节码，像刚才的那些 CALL_FUNCTION，LOAD_FAST 等等，都是由它解析和处理的，它的本质就是一个死循环，然后里面有一堆 swith - case，这基本也就是 Python 的运行本质了。

f_localsplus 存 和 取

讲了这么长的一堆，算是把 Python 最基本的 函数调用过程简单扫了个盲，现在才开始探索主题。。

为了简单阐述，直接引用名词：fastlocals,  其中 fastlocals = f->f_localsplus

刚才只是简单看到了，Python 会把传入的参数，以此塞入 fastlocals 里面去，那么毋庸置疑，传入的位置参数，必然属于局部变量了，那么关键字参数呢？那肯定也是局部变量，因为它们都被特殊对待了嘛。

那么除了函数参数之外，必然还有函数内部的赋值咯？ 这块字节码也一早在上面给出了：

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# CALL_FUNCTION
  5           0 LOAD_CONST               1 ('test')
              3 STORE_FAST               1 (c)

这里出现了新的字节码 STORE_FAST,一起来看看实现把：

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# PyEval_EvalFrameEx 庞大 switch-case 的其中一个分支：

        PREDICTED_WITH_ARG(STORE_FAST);
        TARGET(STORE_FAST)
        {
            v = POP();
            SETLOCAL(oparg, v);
            FAST_DISPATCH();
        }

# 因为有涉及到宏，就顺便给出：
#define GETLOCAL(i)     (fastlocals[i])
#define SETLOCAL(i, value)      do { PyObject *tmp = GETLOCAL(i); \
                                     GETLOCAL(i) = value; \
                                     Py_XDECREF(tmp); } while (0)

简单解释就是，将 POP() 获得的值 v，塞到 fastlocals 的  oparg 位置上。此处，v 是 "test"， oparg 就是 1。用图表示就是：

有童鞋可能会突然懵了，为什么突然来了个 b ？我们又需要回到上面看 test 函数是怎样定义的：

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// 我感觉往回看的概率超低的，直接给出算了

def test(b):
    c = 'test'
    print b   # 局部变量
    print c   # 局部变量

看到函数定义其实都应该知道了，因为 b 是传的参数啊，老早就塞进去了~

那存储知道了，那么怎么取呢？同样也是这段代码的字节码：

复制AI写代码

22 LOAD_FAST                1 (c)

虽然这个用脚趾头想想都知道原理是啥，但公平起见还是给出相应的代码：

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# PyEval_EvalFrameEx 庞大 switch-case 的其中一个分支：
TARGET(LOAD_FAST)
{
    x = GETLOCAL(oparg);
    if (x != NULL) {
        Py_INCREF(x);
        PUSH(x);
        FAST_DISPATCH();
    }
    format_exc_check_arg(PyExc_UnboundLocalError,
        UNBOUNDLOCAL_ERROR_MSG,
        PyTuple_GetItem(co->co_varnames, oparg));
    break;
}

直接用 GETLOCAL 通过索引在数组里取值了。

到了这里，应该也算是把 f_localsplus  讲明白了。这个地方不难，其实一般而言是不会被提及到这个，因为一般来说忽略即可了，但是如果说想在性能方面讲究点，那么这个小知识就不得忽视了。

变量使用姿势

因为是面向对象，所以我们都习惯了通过 class 的方式，对于下面的使用方式，也是随手就来：

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class SS(object):
    def __init__(self):
        self.fuck = {}

    def test(self):
        print self.fuck

这种方式一般是没什么问题的，也很规范。到那时如果是下面的操作，那就有问题了：

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class SS(object):
    def __init__(self):
        self.fuck = {}

    def test(self):
        num = 10
        for i in range(num):
            self.fuck[i] = i

这段代码的性能损耗，会随着 num 的值增大而增大， 如果下面循环中还要涉及到更多类属性的读取、修改等等，那影响就更大了

这个类属性如果换成 全局变量，也会存在类似的问题，只是说在操作类属性会比操作全局变量要频繁得多。

我们直接看看两者的差距有多大把？

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import timeit
class SS(object):
    def test(self):
        num = 100
        self.fuck = {}        # 为了公平，每次执行都同样初始化新的 {}
        for i in range(num):
            self.fuck[i] = i

    def test_local(self):
        num = 100
        fuck = {}             # 为了公平，每次执行都同样初始化新的 {}
        for i in range(num):
            fuck[i] = i
        self.fuck = fuck

s = SS()
print timeit.timeit(stmt=s.test_local)
print timeit.timeit(stmt=s.test)

通过上图可以看出，随着 num 的值越大，for 循环的次数就越多，那么两者的差距也就越大了。

那么为什么会这样，也是在字节码可以看出写端倪：

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// s.test
        >>   28 FOR_ITER                19 (to 50)
             31 STORE_FAST               2 (i)

  8          34 LOAD_FAST                2 (i)
             37 LOAD_FAST                0 (self)
             40 LOAD_ATTR                0 (hehe)
             43 LOAD_FAST                2 (i)
             46 STORE_SUBSCR
             47 JUMP_ABSOLUTE           28
        >>   50 POP_BLOCK

// s.test_local
        >>   25 FOR_ITER                16 (to 44)
             28 STORE_FAST               3 (i)

 14          31 LOAD_FAST                3 (i)
             34 LOAD_FAST                2 (hehe)
             37 LOAD_FAST                3 (i)
             40 STORE_SUBSCR
             41 JUMP_ABSOLUTE           25
        >>   44 POP_BLOCK

 15     >>   45 LOAD_FAST                2 (hehe)
             48 LOAD_FAST                0 (self)
             51 STORE_ATTR               1 (hehe)

上面两段就是两个方法的 for block 内容，大家对比下就会知道，  s.test 相比于 s.test_local,  多了个 LOAD_ATTR 放在 FOR_ITER 和 POP_BLOCK 之间。

这说明什么呢？ 这说明，在每次循环时，s.test 都需要 LOAD_ATTR，很自然的，我们需要看看这个是干什么的：

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TARGET(LOAD_ATTR)
{
     w = GETITEM(names, oparg);
     v = TOP();
     x = PyObject_GetAttr(v, w);
     Py_DECREF(v);
     SET_TOP(x);
     if (x != NULL) DISPATCH();
     break;
 }

# 相关宏定义
#define GETITEM(v, i) PyTuple_GetItem((v), (i))

这里出现了一个陌生的变量 name, 这是什么？其实这个就是每个 codeobject 所维护的一个 名字数组，基本上每个块所使用到的字符串，都会在这里面存着，同样也是有序的：

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// PyCodeObject 结构体成员
PyObject *co_names;        /* list of strings (names used) */

那么 LOAD_ATTR 的任务就很清晰了：先从名字列表里面取出字符串，结果就是 "hehe", 然后通过 PyObject_GetAttr 去查找，在这里就是在 s 实例中去查找。

且不说查找效率如何，光多了这一步，都能失之毫厘差之千里了，当然这是在频繁操作次数比较多的情况下。

所以我们在一些会频繁操作 类/实例属性 的情况下，应该是先把 属性 取出来存到 局部变量，然后用 局部变量 来完成操作。最后视情况把变动更新到属性上。

最后

其实相比变量，在函数和方法的使用上面更有学问，更值得探索，因为那个原理和表面看起来差别更大，下次有机会再探讨。平时工作多注意下，才能使得我们的 PY 能够稍微快点点点点点。

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以上就是Python函数局部变量如何执行？浅析python函数变量的应用的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！