Это на самом деле очень интересный вопрос.
Я использовал следующий скрипт, который работает на Python 2.6, 2.7, 3.0, 3.1 и 3.2.
from __future__ import print_function
from timeit import Timer
from math import factorial
try:
range = xrange
except:
pass
def perms(s):
s = tuple(s)
N = len(s)
if N <= 1:
yield s[:]
raise StopIteration()
for x in perms(s[1:]):
for i in range(0,N):
yield x[:i] + (s[0],) + x[i:]
def testcase(s):
for x in perms(s):
pass
def test():
for i in range(1,11):
s = "".join(["%d" % x for x in range(i)])
s = "testcase(\"%s\")" % s
t = Timer(s,"from __main__ import testcase")
factor = 100000
factor = int(factor/factorial(i))
factor = (factor>0) and factor or 1
yield (i,(1000*min(t.repeat(5,factor))/factor))
if __name__=="__main__":
print("args\ttime[ms]")
for x in test():
print("%i\t%f" % x)
Платформа Ubuntu 10.10, 64-разрядная, и все версии Python были скомпилированы из исходного кода. Я получаю следующие результаты:
case@quad:~$ py27 perms.py
args time[ms]
1 0.002221
2 0.005072
3 0.010352
4 0.027648
5 0.111339
6 0.618658
7 4.207046
8 33.213019
9 294.044971
10 2976.780891
case@quad:~$ py32 perms.py
args time[ms]
1 0.001725
2 0.004997
3 0.011208
4 0.032815
5 0.139474
6 0.761153
7 5.068729
8 39.760470
9 356.358051
10 3566.874027
После дополнительных экспериментов я отследил разницу в производительности для фрагмента: x[:i] + (s[0],) + x[i:] Если я просто вычислю один кортеж в начале цикла и верну его для каждого оператора yield, обе версии Python будут работать с одинаковой скоростью , (И перестановки неверны, но это не главное.)
Если этот фрагмент времени сам по себе, он будет значительно медленнее.
case@quad:~$ py27 -m timeit -s "s=(1,2,3,4,5);x=(1,2,3,4,5,6,7,8)" "x[:3] + (s[0],) + x[3:]"
1000000 loops, best of 3: 0.549 usec per loop
case@quad:~$ py32 -m timeit -s "s=(1,2,3,4,5);x=(1,2,3,4,5,6,7,8)" "x[:3] + (s[0],) + x[3:]"
1000000 loops, best of 3: 0.687 usec per loop
Затем я использовал dis.dis () для просмотра байт-кода, сгенерированного обеими версиями.
case@quad:~/src/Python-3.0.1$ py32
Python 3.2b2 (r32b2:87398, Dec 21 2010, 21:39:59)
[GCC 4.4.5] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import dis
>>> s=(1,2,3,4,5)
>>> x=(1,2,3,4,5,6,7,8)
>>> def f(s,x):
... return x[:3] + (s[0],) + x[3:]
...
>>> dis.dis(f)
2 0 LOAD_FAST 1 (x)
3 LOAD_CONST 0 (None)
6 LOAD_CONST 1 (3)
9 BUILD_SLICE 2
12 BINARY_SUBSCR
13 LOAD_FAST 0 (s)
16 LOAD_CONST 2 (0)
19 BINARY_SUBSCR
20 BUILD_TUPLE 1
23 BINARY_ADD
24 LOAD_FAST 1 (x)
27 LOAD_CONST 1 (3)
30 LOAD_CONST 0 (None)
33 BUILD_SLICE 2
36 BINARY_SUBSCR
37 BINARY_ADD
38 RETURN_VALUE
>>> exit()
case@quad:~/src/Python-3.0.1$ py26
Python 2.6.6 (r266:84292, Oct 24 2010, 15:27:46)
[GCC 4.4.5] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import dis
>>> s=(1,2,3,4,5)
>>> x=(1,2,3,4,5,6,7,8)
>>> def f(s,x):
... return x[:3] + (s[0],) + x[3:]
...
>>> dis.dis(f)
2 0 LOAD_FAST 1 (x)
3 LOAD_CONST 1 (3)
6 SLICE+2
7 LOAD_FAST 0 (s)
10 LOAD_CONST 2 (0)
13 BINARY_SUBSCR
14 BUILD_TUPLE 1
17 BINARY_ADD
18 LOAD_FAST 1 (x)
21 LOAD_CONST 1 (3)
24 SLICE+1
25 BINARY_ADD
26 RETURN_VALUE
>>>
Генерируемый байт-код сильно отличается в двух версиях. К сожалению, я не знаю, почему байт-код отличается, поэтому я действительно не ответил на вопрос. Но на самом деле существует значительная разница в производительности для нарезки и построения кортежей.