設置局部變量的函數，而不是使用全局優化功能

在了itertools模塊裏的文檔，我發現這條評論設置局部變量的函數，而不是使用全局優化功能

def dotproduct(vec1, vec2): 
    return sum(imap(operator.mul, vec1, vec2))

注意，許多上述配方可以通過替換全局優化將局部變量定義爲默認值的查找。例如，的dotproduct配方可以寫爲：

def dotproduct(vec1, vec2, sum=sum, imap=imap, mul=operator.mul): 
    return sum(imap(mul, vec1, vec2))

怎麼回事？
是否有一個實際明顯的加速（可以平衡較大功能簽名的不便）？
在哪些特定條件下，使用案例中的局部變量如所示那樣是相關的？

編輯：我用timeit測試過，並且有任何相關的區別。
對於兩個40項的列表作爲VEC 1，VEC 2：

全局查找 - > 3.22720959404
本地查找 - > 3.19884065683

也就是說，只有約1％的收益。

來源

2011-07-17 joaquin

如果你打電話的時間一致的方法數量龐大，可以考慮創建一個別名'FUNC = module.func'以防止每次引用該方法時在模塊中查找。雖然我不會覺得麻煩，但我從來沒有發現它明顯更快，而且通常只會讓代碼更難閱讀。爲自己測試並決定。 – tomasz

我真的很討厭那個具體的例子。假設有人誤將'dotproduct（（1,2），（3,4））'作爲'dotproduct（1,2,3,4）'（當我將一些參數傳遞給一個真正期望的單個參數是一個值列表）。在第一個定義中，用戶會得到一個TypeError來傳遞錯誤的參數數量。在第二個定義中，用戶會默默覆蓋'sum'和'imap'。至少可以說這是令人驚訝的。 –

1％的收益並不是顯着差異;它可以（！）如果在輸入尺寸向無窮大方向增長時保持1％，那麼它的效果會很顯着，但是NumPy確實能夠將產品的點數加快幾個數量級。我不會爲了這樣一個小小的好處而改變界面。這是過早的優化。 –

是否有一個實際明顯的加速（可以平衡較大功能簽名的不便）？

我非常懷疑它，因爲在原始定義中每次查找都會發生一次。請注意，您已更改了該功能的含義。

在哪些特定條件下使用案例中的局部變量如所示那樣是相關的？

只有在一個緊密的循環內;在這種情況下，如果使用dot_product來表示非常大的矩陣乘法（無論如何您都不會在純Python中執行，更不用說迭代器了）。

編輯：我剛拆開函數和我的預感是錯的，但我的問題依然存在：

>>> def dotproduct(vec1, vec2): 
...  return sum(imap(operator.mul, vec1, vec2)) 
... 
>>> dis.dis(dotproduct) 
    2   0 LOAD_GLOBAL    0 (sum) 
       3 LOAD_GLOBAL    1 (imap) 
       6 LOAD_GLOBAL    2 (operator) 
       9 LOAD_ATTR    3 (mul) 
      12 LOAD_FAST    0 (vec1) 
      15 LOAD_FAST    1 (vec2) 
      18 CALL_FUNCTION   3 
      21 CALL_FUNCTION   1 
      24 RETURN_VALUE 
>>> def dotproduct(vec1, vec2, sum=sum, imap=imap, mul=operator.mul): 
...  return sum(imap(mul, vec1, vec2)) 
... 
>>> dis.dis(dotproduct) 
    2   0 LOAD_FAST    2 (sum) 
       3 LOAD_FAST    3 (imap) 
       6 LOAD_FAST    4 (mul) 
       9 LOAD_FAST    0 (vec1) 
      12 LOAD_FAST    1 (vec2) 
      15 CALL_FUNCTION   3 
      18 CALL_FUNCTION   1 
      21 RETURN_VALUE

來源

2011-07-17 16:38:24

「請注意，您已更改函數的含義」不確定你的意思。你能解釋一下嗎？ – joaquin

默認的操作符只能被讀取一次（否則這不會作爲優化工作）。因此，如果您以後更改其中一個，則不會注意到這一點。現在在這裏顯然不太可能，但仍值得記住 – Voo

@joaquin：Voo說的，再加上從兩個變到五個變量的更根本的變化。 –

設置局部變量的函數，而不是使用全局優化功能

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