私は可能な限り、Python のメソッドやグローバル関数ではなく、ネストされた関数を使用することを好みます。したがって、別の関数で関数を定義すると、外側の関数の呼び出しごとに内側の関数の定義にオーバーヘッドが発生する可能性があるため、それらのパフォーマンスをテストすることにしました。
せいぜい、グローバル関数が少しだけ速くなることを望んでいましたが、驚くべきことに、ネストされた関数がより高速でした。誰かが理由を知っていますか？
これは私のコードです:
from time import clock
def a(n):
return n + 1
def b1(loopcount):
return sum([a(n) for n in range(loopcount)])
def b2(loopcount):
def a(n):
return n + 1
return sum([a(n) for n in range(loopcount)])
powers = [5, 6, 7]
b1times = []
b2times = []
print " ", "".join(["{:^10d}".format(n) for n in powers])
for i in range(5):
for power in powers:
t = clock()
b1(10**power)
b1times.append(clock() - t)
for power in powers:
t = clock()
b2(10**power)
b2times.append(clock() - t)
print "b1:", "".join(["{:^10.5f}".format(n) for n in b1times])
print "b2:", "".join(["{:^10.5f}".format(n) for n in b2times])
print ""
b1times = []
b2times = []
そして、これは私のコンピューターでの結果です：
5 6 7
b1: 0.08200 0.82773 8.47946
b2: 0.06914 0.79637 8.18571
b1: 0.07332 0.82139 8.68262
b2: 0.06547 0.82088 8.19606
b1: 0.07963 0.82625 9.65037
b2: 0.06617 0.82027 8.21412
b1: 0.07630 0.82112 8.49082
b2: 0.06541 0.80686 8.20532
b1: 0.12328 0.87034 8.42964
b2: 0.07059 0.79717 8.24620
更新: @Janne Karila のコメントを使用
b1 と b2 をさらに呼び出すようになったので、b1 はより高速になります。したがって、@Kos と @Pavel Anossov が回答で述べたように、いくつかの要因がここでの速度に影響を与えるため、一般的な声明を出すことはできません。
みんな、ありがとう！
from time import *
def a1(n):
return n + 1
def b1(n):
return a1(n)
def b2(n):
def a2():
return n + 1
return a2()
powers = [4, 5, 6]
b1times = []
b2times = []
print " ", "".join(["{:^10d}".format(n) for n in powers])
for i in range(5):
for power in powers:
t = clock()
sum([b1(n) for n in range(10**power)])
b1times.append(clock() - t)
for power in powers:
t = clock()
sum([b2(n) for n in range(10**power)])
b2times.append(clock() - t)
print "b1:", "".join(["{:^10.5f}".format(n) for n in b1times])
print "b2:", "".join(["{:^10.5f}".format(n) for n in b2times])
print ""
b1times = []
b2times = []