关于python：len(List)的性能与读取变量

perfomance of len(List) vs reading a variable

类似的问题已经在这里询问len()函数的Cost。但是，此问题着眼于len自身的代价。
假设我有一个重复多次len(List)的代码，每次都是O(1)，读取变量也是O(1)，加上赋值也是O(1)。

作为附带说明，我发现n_files = len(Files)在代码中比重复的len(Files)更具可读性。因此，这已经成为我这样做的动力。
您还可以反对我，可以修改代码Files中的某处，因此n_files不再正确，但事实并非如此。

我的问题是：
是len(Files)的呼叫次数，之后访问n_files
会更快吗？

一些结果(一百万次呼叫的时间，以秒为单位)，在Windows 7上使用Python 2.7.10列出了十个元素； store是我们存储长度还是继续调用len，而alias是我们是否为len创建本地别名：

1
2
3
4
5

Store Alias n= 1 10 100
Yes Yes 0.862 1.379 6.669
Yes No 0.792 1.337 6.543
No Yes 0.914 1.924 11.616
No No 0.879 1.987 12.617

和一千个元素列表：

1
2
3
4
5

Store Alias n= 1 10 100
Yes Yes 0.877 1.369 6.661
Yes No 0.785 1.299 6.808
No Yes 0.926 1.886 11.720
No No 0.891 1.948 12.843

结论：

存储结果比重复调用len更有效，即使对于n == 1而言也是如此。
为len创建本地别名可以对较大的n进行较小的改进，在较大的n中，我们不存储结果，但不如存储结果那样多。和
列表长度的影响可以忽略不计，这表明是否对整数进行插值没有任何区别。

测试脚本：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27

def test(n, l, store, alias):
if alias:
len_ = len
len_l = len_(l)
else:
len_l = len(l)
for _ in range(n):
if store:
_ = len_l
elif alias:
_ = len_(l)
else:
_ = len(l)

if __name__ == '__main__':
from itertools import product
from timeit import timeit
setup = 'from __main__ import test, l'
for n, l, store, alias in product(
(1, 10, 100),
([None]*10,),
(True, False),
(True, False),
):
test_case = 'test({!r}, l, {!r}, {!r})'.format(n, store, alias)
print test_case, len(l),
print timeit(test_case, setup=setup)

在python中进行函数调用的代价很高，因此，如果您100％确信从变量访问n_files的长度时，其大小不会改变，则可以使用该变量，如果那样的话，您更容易理解。好。

访问len(list)和从变量访问的性能测试示例给出以下结果-

1
2
3
4
5
6
7
8
9

In [36]: l = list(range(100000))

In [37]: n_l = len(l)

In [40]: %timeit newn = len(l)
10000000 loops, best of 3: 92.8 ns per loop

In [41]: %timeit new_n = n_l
10000000 loops, best of 3: 33.1 ns per loop

访问变量总是比使用len()更快。

使用len(Files)代替n_files可能会更慢。是的，您必须查找n_files，但是在前一种情况下，您必须同时查找len和Files，然后在该调用之上调用"计算"?? Files长度的函数。