Несколько слов о микрооптимизациях производительности

Чаще всего микрооптимизации производительности только ухудшают качество кода, его становится сложнее читать. Но их полезно знать и хорошо бы в них разбираться, потому что сам процесс исследования позволяет глубже понять язык.

Например, что быстрее: {} или dict()? Ну или, [] или list()?

На поставленный вопрос легко ответить, воспользовавшись timeit. [] и {} в несколько раз быстрее их оппонентов. Более интересный вопрос: почему?

В данном случае ответить нам поможет модуль dis:

>>> dis.dis(compile('[]', '', 'eval'))
  1           0 BUILD_LIST               0
              3 RETURN_VALUE        
>>> dis.dis(compile('list()', '', 'eval'))
  1           0 LOAD_NAME                0 (list)
              3 CALL_FUNCTION            0
              6 RETURN_VALUE

Как можно видеть, в случае [] Python сразу создаёт байткод-инструкцию построения списка, потому что [], как и {}, являются токенами языка, которые, грубо говоря, сразу можно интерпретировать.

list() и dict() же представляют из себя вызов функции, для которого нужно сначала отрезолвить их имя (поискать в globals и builtin), создать новый фрейм на стеке. Поиска в глобальной namespace’е ещё можно избежать, сохранив имя локально. Т.е. сделав, например:

_list = list

Но от CALL_FUNCTION избавиться не выйдет никак.

Есть вопрос? Напишите в комментариях!