Python3.x 创建集合的 Python 性能比较 set() 与 {} 文字

(这是对已从初始问题中编辑出来的代码的回应)在第二种情况下，您忘记调用函数.进行适当修改后，结果如预期:

test1 = """
def foo1():
     my_set1 = set((1, 2, 3))
foo1()
"""    
timeit(test1)
# 0.48808742000255734

test2 = """
def foo2():
    my_set2 = {1,2,3}
foo2()
"""    
timeit(test2)
# 0.3064506609807722

现在，造成计时差异的原因是，set()是一个函数调用，需要查找符号表，而{...}集的构造是语法的产物，速度要快得多.

当观察反汇编的字节码时，差异是明显的.

import dis

dis.dis("set((1, 2, 3))")
  1           0 LOAD_NAME                0 (set)
              2 LOAD_CONST               3 ((1, 2, 3))
              4 CALL_FUNCTION            1
              6 RETURN_VALUE

dis.dis("{1, 2, 3}")
  1           0 LOAD_CONST               0 (1)
              2 LOAD_CONST               1 (2)
              4 LOAD_CONST               2 (3)
              6 BUILD_SET                3
              8 RETURN_VALUE

在第一种情况下，由指令CALL_FUNCTION对元组(1, 2, 3)进行函数调用(这也带来了它自己的开销，尽管它是通过LOAD_CONST作为常量加载的)，而在第二条指令中只是BUILD_SET调用，这更有效.

Re:关于元组构建所需时间的问题，我们发现这实际上可以忽略不计:

timeit("""(1, 2, 3)""")
# 0.01858693000394851

timeit("""{1, 2, 3}""")
# 0.11971827200613916

元组是不可变的，因此编译器通过将其作为常量加载来优化此操作，这称为constant folding(您可以从上面的LOAD_CONST指令中清楚地看到这一点)，因此所花费的时间可以忽略不计.这在集合中是看不到的，因为它们是可变的(感谢@user2357112指出这一点).

对于较大的序列，我们可以看到类似的行为.{..}语法在使用集合理解构造集合方面比set()语法更快，后者必须从生成器生成集合.

timeit("""set(i for i in range(10000))""", number=1000)
# 0.9775058150407858

timeit("""{i for i in range(10000)}""", number=1000)
# 0.5508635920123197

作为参考，您还可以在较新的版本上使用iterable Unpackaging:

timeit("""{*range(10000)}""", number=1000)
# 0.7462548640323803

然而，有趣的是，直接在range上调用set()会更快:

timeit("""set(range(10000))""", number=1000)
# 0.3746800610097125

这恰好比集合构造要快.对于其他序列(例如lists)，您将看到类似的行为.

我的建议是在构造集合文字时使用{...}集合理解，并作为将生成器理解传递给set()的替代方法；而是使用set()将现有的序列/iterable转换为集合.