您的输入样本太小。查找全局名称dict()
比仅运行 dict 理解需要更多时间(后者不需要名称查找),但是如果您针对大量键值对进行测试,则会dict()
获胜,因为循环完全在 C 中完成。
针对大量键值对测试差异,并将测试简化为仅dict()
调用或字典理解(zip()
andstr.split()
调用在两种情况下都只执行一次,可以忽略):
>>> from timeit import timeit
>>> import random
>>> from string import ascii_lowercase
>>> kv_pairs = [(''.join(random.sample(ascii_lowercase, random.randint(10, 20))), ''.join(random.sample(ascii_lowercase, random.randint(10, 20))))
... for _ in xrange(10000)]
>>> len(dict(kv_pairs)) # the random keys happen to be all unique.
10000
>>> timeit('{k: v for k, v in kv_pairs}', 'from __main__ import kv_pairs', number=1000)
1.3174479007720947
>>> timeit('dict(kv_pairs)', 'from __main__ import kv_pairs', number=1000)
0.6737580299377441
>>> timeit('{k: v for k, v in kv_pairs}', 'from __main__ import kv_pairs; kv_pairs = kv_pairs[:3]')
0.511167049407959
>>> timeit('dict(kv_pairs)', 'from __main__ import kv_pairs; kv_pairs = kv_pairs[:3]')
0.6696300506591797
因此,对于 10k 键值对(前两个计时测试),dict()
速度是两倍,对于 3 对(后两个计时),dict 理解获胜。
当你反编译字节码时,你可以看到为什么;字典理解使用嵌套代码对象来实现实际的字典构建:
>>> import dis
>>> dis.dis(compile('{k: v for k, v in kv_pairs}', '', 'exec'))
1 0 LOAD_CONST 0 (<code object <dictcomp> at 0x102ef69b0, file "", line 1>)
3 MAKE_FUNCTION 0
6 LOAD_NAME 0 (kv_pairs)
9 GET_ITER
10 CALL_FUNCTION 1
13 POP_TOP
14 LOAD_CONST 1 (None)
17 RETURN_VALUE
>>> dis.dis(compile('{k: v for k, v in kv_pairs}', '', 'exec').co_consts[0])
1 0 BUILD_MAP 0
3 LOAD_FAST 0 (.0)
>> 6 FOR_ITER 21 (to 30)
9 UNPACK_SEQUENCE 2
12 STORE_FAST 1 (k)
15 STORE_FAST 2 (v)
18 LOAD_FAST 2 (v)
21 LOAD_FAST 1 (k)
24 MAP_ADD 2
27 JUMP_ABSOLUTE 6
>> 30 RETURN_VALUE
>>> dis.dis(compile('dict(kv_pairs)', '', 'exec'))
1 0 LOAD_NAME 0 (dict)
3 LOAD_NAME 1 (kv_pairs)
6 CALL_FUNCTION 1
9 POP_TOP
10 LOAD_CONST 0 (None)
13 RETURN_VALUE
通过使用非常小的样本,您给出的LOAD_NAME
步骤dict
太重了;dict 理解涉及更多的字节码,每次迭代都执行。