Почему Python не оценивает арифметику с постоянными номерами до компиляции в байт-код?
В следующем коде почему Python не компилирует f2 в тот же байт-код, что и f1 ?
Есть ли причина не делать этого?
- сколько мест оптимизировано в байт-коде Python (версия 2.5)
- Почему определение класса всегда создает один и тот же байт-код?
- Могут ли скомпилированные файлы байт-кода (.pyc) генерироваться в разных каталогах?
- Почему python компилирует исходный код в байт-код перед интерпретацией?
- Как сгенерировать объект модуля из объекта кода в Python
>>> def f1(x): x*100 >>> dis.dis(f1) 2 0 LOAD_FAST 0 (x) 3 LOAD_CONST 1 (100) 6 BINARY_MULTIPLY 7 POP_TOP 8 LOAD_CONST 0 (None) 11 RETURN_VALUE >>> def f2(x): x*10*10 >>> dis.dis(f2) 2 0 LOAD_FAST 0 (x) 3 LOAD_CONST 1 (10) 6 BINARY_MULTIPLY 7 LOAD_CONST 1 (10) 10 BINARY_MULTIPLY 11 POP_TOP 12 LOAD_CONST 0 (None) 15 RETURN_VALUE
- Пока True или пока 1?
- изменение байт-кода python
- Как перекомпилировать байт-код Python 2.5 до 2.7?
- Что означают нули в байт-коде функции функции python?
- Python: байт-код скомпилированного скрипта отличается в зависимости от того, как он был скомпилирован
- где находятся файлы .pyc?
- совместимость байт-кода python
- Как я могу отключить ведение журналов на Python, не комментируя их?
2 Solutions collect form web for “Почему Python не оценивает арифметику с постоянными номерами до компиляции в байт-код?”
Это связано с тем, что x может иметь метод __mul__ с побочными эффектами. x * 10 * 10 вызывает __mul__ дважды, тогда как x * 100 вызывает его только один раз:
>>> class Foo(object): ... def __init__ (self): ... self.val = 5 ... def __mul__ (self, other): ... print "Called __mul__: %s" % (other) ... self.val = self.val * other ... return self ... >>> a = Foo() >>> a * 10 * 10 Called __mul__: 10 Called __mul__: 10 <__main__.Foo object at 0x1017c4990>
Автоматическое складывание констант и только вызов __mul__ один раз могут изменить поведение.
Вы можете получить нужную оптимизацию, переупорядочив операцию таким образом, чтобы константы сначала умножались (или, как указано в комментариях, с помощью круглых скобок, чтобы группировать их так, чтобы они просто работали вместе, независимо от положения), тем самым желание складываться:
>>> def f1(x): ... return 10 * 10 * x ... >>> dis.dis(f1) 2 0 LOAD_CONST 2 (100) 3 LOAD_FAST 0 (x) 6 BINARY_MULTIPLY 7 RETURN_VALUE
Python оценивает выражения слева направо . Для f2() это означает, что сначала будет оценивать x*10 а затем умножить результат на 10. Попробуйте:
Пытаться:
def f2(x): 10*10*x
Это должно быть оптимизировано.