爲什麼Python 3比Python 2慢得多？

Question

我一直在試圖理解爲什麼Python 3在某些情況下實際上比Python 2花費了很多時間，下面是我已經從python 3.4驗證到python 2.7的一些情況。

注意：我已經通過了Why is there no xrange function in Python3?和loop in python3 much slower than python2和Same code slower in Python3 as compared to Python2等一些問題，但我覺得我沒有得到這個問題背後的實際原因。

我已經試過這一段代碼來顯示它是如何做的區別：

MAX_NUM = 3*10**7 

# This is to make compatible with py3.4. 
try: 
    xrange 
except: 
    xrange = range 


def foo(): 
    i = MAX_NUM 
    while i> 0: 
     i -= 1 

def foo_for(): 
    for i in xrange(MAX_NUM): 
     pass 

當我試圖運行與py3.4和py2.7這個節目，我已經得到了以下 結果。

注意：這些統計信息是通過64 bit機器和2.6Ghz處理器計算出來的，並使用time.time()單循環計算出時間。

Output : Python 3.4 
----------------- 
2.6392083168029785 
0.9724123477935791 

Output: Python 2.7 
------------------ 
1.5131521225 
0.475143909454 

我真的不認爲出現了2.7應用於while或xrange到3.4的變化，我知道range已經開始充當在py3.4 xrange但文件說，

range()現在的行爲與xrange()相似，只是它可以處理任意大小的值。後者不再存在。

這意味着從xrange更改爲range非常類似於名稱更改，但使用任意值。

我已驗證反彙編的字節碼。

下面是功能foo()反彙編的字節碼：

Python 3.4: 
--------------- 

13   0 LOAD_GLOBAL    0 (MAX_NUM) 
       3 STORE_FAST    0 (i) 

14   6 SETUP_LOOP    26 (to 35) 
     >> 9 LOAD_FAST    0 (i) 
      12 LOAD_CONST    1 (0) 
      15 COMPARE_OP    4 (>) 
      18 POP_JUMP_IF_FALSE  34 

15   21 LOAD_FAST    0 (i) 
      24 LOAD_CONST    2 (1) 
      27 INPLACE_SUBTRACT 
      28 STORE_FAST    0 (i) 
      31 JUMP_ABSOLUTE   9 
     >> 34 POP_BLOCK 
     >> 35 LOAD_CONST    0 (None) 
      38 RETURN_VALUE 

python 2.7 
------------- 

13   0 LOAD_GLOBAL    0 (MAX_NUM) 
       3 STORE_FAST    0 (i) 

14   6 SETUP_LOOP    26 (to 35) 
     >> 9 LOAD_FAST    0 (i) 
      12 LOAD_CONST    1 (0) 
      15 COMPARE_OP    4 (>) 
      18 POP_JUMP_IF_FALSE  34 

15   21 LOAD_FAST    0 (i) 
      24 LOAD_CONST    2 (1) 
      27 INPLACE_SUBTRACT  
      28 STORE_FAST    0 (i) 
      31 JUMP_ABSOLUTE   9 
     >> 34 POP_BLOCK   
     >> 35 LOAD_CONST    0 (None) 
      38 RETURN_VALUE   

而且下面是功能foo_for()反彙編的字節碼：

Python: 3.4 

19   0 SETUP_LOOP    20 (to 23) 
       3 LOAD_GLOBAL    0 (xrange) 
       6 LOAD_GLOBAL    1 (MAX_NUM) 
       9 CALL_FUNCTION   1 (1 positional, 0 keyword pair) 
      12 GET_ITER 
     >> 13 FOR_ITER     6 (to 22) 
      16 STORE_FAST    0 (i) 

20   19 JUMP_ABSOLUTE   13 
     >> 22 POP_BLOCK 
     >> 23 LOAD_CONST    0 (None) 
      26 RETURN_VALUE 


Python: 2.7 
------------- 

19   0 SETUP_LOOP    20 (to 23) 
       3 LOAD_GLOBAL    0 (xrange) 
       6 LOAD_GLOBAL    1 (MAX_NUM) 
       9 CALL_FUNCTION   1 
      12 GET_ITER    
     >> 13 FOR_ITER     6 (to 22) 
      16 STORE_FAST    0 (i) 

20   19 JUMP_ABSOLUTE   13 
     >> 22 POP_BLOCK   
     >> 23 LOAD_CONST    0 (None) 
      26 RETURN_VALUE   

如果我們比較這兩個字節的代碼，他們已經生產相同的反彙編字節碼。

現在我想知道從2.7到3.4的變化是否真的會導致給定代碼片段執行時間的巨大變化。

Answer 1

不同之處在於執行int類型。 Python 3.x專門使用任意大小的整數類型（2.x中的long），而在Python 2.x中，值最大爲sys.maxint時，使用簡單的int類型，它使用簡單的C long。

一旦你限制你的循環爲long整數，Python 3。x是更快：

>>> from timeit import timeit 
>>> MAX_NUM = 3*10**3 
>>> def bar(): 
...  i = MAX_NUM + sys.maxsize 
...  while i > sys.maxsize: 
...   i -= 1 
... 

的Python 2：

>>> timeit(bar, number=10000) 
5.704327821731567 

的Python 3：

>>> timeit(bar, number=10000) 
3.7299320790334605 

我用sys.maxsize作爲sys.maxint從Python 3的下降，但整數值基本相同。

Python 2中的速度差異因此限制在32位系統上的64位（2 ** 31） - 1整數上的第一個（2 ** 63） - 1整數。

由於您不能在Python 2上使用long類型和xrange()，所以我沒有包含該函數的比較。