为什么在Python中创建一个类实例比一类是又慢？(Why is creating a class

我发现一个类的创作是不是类的实例方法要慢。

>>> from timeit import Timer as T
>>> def calc(n):
...     return T("class Haha(object): pass").timeit(n)

<<After several these 'calc' things, at least one of them have a big number, eg. 100000>>

>>> calc(9000)
15.947055101394653
>>> calc(9000)
17.39099097251892
>>> calc(9000)
18.824054956436157
>>> calc(9000)
20.33335590362549

是啊，创造9000班用了16秒，而变得更慢的后续调用。

还有这个：

>>> T("type('Haha', b, d)", "b = (object, ); d = {}").timeit(9000)

给出了相似的结果。

但是实例不吃亏：

>>> T("Haha()", "class Haha(object): pass").timeit(5000000)
0.8786070346832275

5000000个实例在小于一秒钟。

是什么让创建这个贵吗？

为什么在创建过程变得慢一点吗？

编辑：

如何重现：

开始新的蟒过程中，初始数“计算（10000）” S给我的机器上的若干0.5。并尝试一些较大的值，钙（100000），它不能在连10secs结束，中断它，钙（10000），给出了15秒。

编辑：

其他事实：

如果您GC.Collect的（）后，“计算”变得缓慢，你可以在开始时的“正常”的速度，但时间将在随后的呼声越来越高

>>> from a import calc
>>> calc(10000)
0.4673938751220703
>>> calc(10000)
0.4300072193145752
>>> calc(10000)
0.4270968437194824
>>> calc(10000)
0.42754602432250977
>>> calc(10000)
0.4344758987426758
>>> calc(100000)
^CTraceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "a.py", line 3, in calc
    return T("class Haha(object): pass").timeit(n)
  File "/usr/lib/python2.7/timeit.py", line 194, in timeit
    timing = self.inner(it, self.timer)
  File "<timeit-src>", line 6, in inner
KeyboardInterrupt
>>> import gc
>>> gc.collect()
234204
>>> calc(10000)
0.4237039089202881
>>> calc(10000)
1.5998330116271973
>>> calc(10000)
4.136359930038452
>>> calc(10000)
6.625348806381226

Answer 1:

Ahahaha！疑难杂症！

是这样或许对Python版本没有做这个补丁？（提示：IT WAS）

检查的行号，如果你想证明。

马辛是正确的 ：当结果看上去扭曲你可能已经有了一个扭曲的基准。运行gc.disable()和结果进行自我复制。它只是表明，当您禁用垃圾收集你的垃圾结果！

为了更清晰，运行长基准爆出了事情的原由是：

timeit禁用垃圾收集，所以过大的基准，采取多（成倍）长
timeit没有例外恢复垃圾收集
您退出长期运行的进程与异步异常，关闭垃圾回收

Answer 2:

这可能会给你的直觉：

>>> class Haha(object): pass
...
>>> sys.getsizeof(Haha)
904
>>> sys.getsizeof(Haha())
64

类对象是比类的实例更加复杂和昂贵的结构。

Answer 3:

以下功能快速DIS：

def a():
    class Haha(object):
         pass



def b():
    Haha()

得到：

2           0 LOAD_CONST               1 ('Haha')
            3 LOAD_GLOBAL              0 (object)
            6 BUILD_TUPLE              1
            9 LOAD_CONST               2 (<code object Haha at 0x7ff3e468bab0, file "<stdin>", line 2>)
            12 MAKE_FUNCTION            0
            15 CALL_FUNCTION            0
            18 BUILD_CLASS         
            19 STORE_FAST               0 (Haha)
            22 LOAD_CONST               0 (None)
            25 RETURN_VALUE

和

2           0 LOAD_GLOBAL              0 (Haha)
            3 CALL_FUNCTION            0
            6 POP_TOP             
            7 LOAD_CONST               0 (None)
            10 RETURN_VALUE

因此。

通过它的外观，它创建一个类时，简单地做更多的东西。它初始化类，把它添加到类型的字典和任何其他地方，而在的情况下， Haha()仅仅是调用一个函数。

当你发现做垃圾回收时，它得到太慢速度再次东西了，所以马辛在说，它可能是内存碎片问题的权利。

Answer 4:

这不是 ：只有您做作的测试表明慢班创作。事实上，作为@Veedrac显示了他的答案，这样的结果是timeit禁用垃圾收集的神器。

Downvoters：给我一个不做作的例子，其中类的创建较慢。

在任何情况下，你的时序由当时系统上的负载的影响。实际上他们只是在几乎相同的时间进行比较有用。我得到了9000类作品约0.5秒。事实上，这是对ideone约0.3秒，即使反复进行： http://ideone.com/Du859 。甚至没有上升的趋势。

因此，简言之，它就是你的电脑比别人的慢得多，并没有向上在其他计算机上进行反复测试趋势（按你原来的要求）。测试实例的庞大的数字确实显示放缓，这可能是因为该过程消耗大量的内存。您已经表明，分配大量的内存减慢的过程了。做得好。

在充满了ideone代码：

from timeit import Timer as T
def calc(n):
return T("class Haha(object): pass").timeit(n)

for i in xrange(30):
print calc(9000)

文章来源: Why is creating a class in Python so much slower than instantiating a class?