Galileo Computing < openbook > Galileo Computing - Professionelle Bücher. Auch für Einsteiger.
Professionelle Bücher. Auch für Einsteiger.

Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
2 Überblick über Python
3 Die Arbeit mit Python
4 Der interaktive Modus
5 Grundlegendes zu Python-Programmen
6 Kontrollstrukturen
7 Das Laufzeitmodell
8 Basisdatentypen
9 Benutzerinteraktion und Dateizugriff
10 Funktionen
11 Modularisierung
12 Objektorientierung
13 Weitere Spracheigenschaften
14 Mathematik
15 Strings
16 Datum und Zeit
17 Schnittstelle zum Betriebssystem
18 Parallele Programmierung
19 Datenspeicherung
20 Netzwerkkommunikation
21 Debugging
22 Distribution von Python-Projekten
23 Optimierung
24 Grafische Benutzeroberflächen
25 Python als serverseitige Programmiersprache im WWW mit Django
26 Anbindung an andere Programmiersprachen
27 Insiderwissen
28 Zukunft von Python
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Python von Peter Kaiser, Johannes Ernesti
Das umfassende Handbuch - Aktuell zu Python 2.5
Buch: Python

Python
gebunden, mit CD
819 S., 39,90 Euro
Galileo Computing
ISBN 978-3-8362-1110-9
Pfeil 23 Optimierung
  Pfeil 23.1 Die Optimize-Option
  Pfeil 23.2 Strings
  Pfeil 23.3 Funktionsaufrufe
  Pfeil 23.4 Schleifen
  Pfeil 23.5 C
  Pfeil 23.6 Lookup
  Pfeil 23.7 Lokale Referenzen
  Pfeil 23.8 Exceptions
  Pfeil 23.9 Keyword arguments


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23.7 Lokale Referenzen  topZur vorigen Überschrift

Der nächste Optimierungsansatz ist in gewisser Weise ähnlich zu dem des vorherigen Kapitels: Das Verwenden von lokalen Referenzen ist grundsätzlich schneller als das Verwenden von globalen Referenzen. Das liegt daran, dass jeder verwendete Bezeichner zunächst im lokalen Namensraum vermutet wird. Erst danach wird die Suche auf den globalen Namensraum ausgeweitet.

Dieser Optimierungsansatz soll anhand der folgenden Beispielfunktion veranschaulicht werden, die, analog zum Beispiel des vorherigen Kapitels, das Quadrat aller natürlichen Zahlen von 0 bis 100 berechnet. Beachten Sie, dass die dafür verwendete Built-in Function pow im globalen Namensraum existiert.

def f1(): 
    for i in xrange(100): 
        pow(i, 2)

Die Funktion f1 dient ausschließlich zu Demonstrationszwecken, weswegen das berechnete Quadrat direkt nach der Berechnung verworfen wird. Dennoch wird bei jedem Aufruf der Built-in Function pow zunächst der lokale Namensraum nach dem Namen pow durchsucht, bevor die Funktion schließlich im globalen Namensraum gefunden wird. Effizienter wäre es also, die Funktion pow durch eine Referenz im lokalen Namensraum direkt zu referenzieren, wie es in der Funktion f2 gemacht wird:

def f2(): 
    p = pow 
    for i in xrange(100): 
        p(i, 2)

Die Funktion f2 kann um ca. 10 % schneller ausgeführt werden als die Funktion f1.



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