Question

在运行数值积分器时，我注意到速度有明显的差异，这取决于我如何在字典中提取字段的值

import numpy as np

def bad_get(mydict):
    '''Extract the name field using get()'''
    output = mydict.get('name', None)
    return output

def good_get(mydict):
    '''Extract the name field using if-else'''
    if 'name' in mydict:
        output = mydict['name']
    else:
        output = None
    return output


name_dict = dict()
name_dict['name'] = np.zeros((5000,5000))

在我的系统上，我注意到以下差异（使用iPython）

%%timeit
bad_get(name_dict) 

The slowest run took 7.75 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached.
1000000 loops, best of 3: 247 ns per loop

与

相比

%%timeit
good_get(name_dict)  

1000000 loops, best of 3: 188 ns per loop

这似乎是一个小差异，但对于某些阵列而言，差异似乎更为显着。是什么导致了这种行为，是否有某种方式我应该改变我对get()函数的使用？

Answer 1

Python必须为dict.get()做更多的工作：

get是一个属性，因此Python必须查找它，然后将找到的描述符绑定到字典实例。
()是一个调用，因此必须在堆栈上推送当前帧，必须进行调用，然后必须再次从堆栈中弹出帧以继续。

与[...]一起使用的dict表示法不需要单独的属性步骤或帧推送和弹出。

使用Python bytecode disassembler dis：

时，您可以看到不同之处

>>> import dis
>>> dis.dis(compile('d[key]', '', 'eval'))
  1           0 LOAD_NAME                0 (d)
              3 LOAD_NAME                1 (key)
              6 BINARY_SUBSCR
              7 RETURN_VALUE
>>> dis.dis(compile('d.get(key)', '', 'eval'))
  1           0 LOAD_NAME                0 (d)
              3 LOAD_ATTR                1 (get)
              6 LOAD_NAME                2 (key)
              9 CALL_FUNCTION            1
             12 RETURN_VALUE

所以d[key]表达式只需要执行BINARY_SUBSCR操作码，而d.get(key)添加LOAD_ATTR操作码。 CALL_FUNCTION比内置类型的BINARY_SUBSCR昂贵得多（带有__getitem__方法的自定义类型最终仍会进行函数调用）。

如果您的密钥的多数存在于字典中，您可以使用try...except KeyError来处理丢失的密钥：

try:
    return mydict['name']
except KeyError:
    return None

如果没有例外，异常处理便宜。

为什么dict.get（key）比dict [key]运行得慢

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