Python 如何加速exec（）的重复执行？

我有以下代码：

for k in pool:
    x = []
    y = []

    try:
        exec(pool[k])
    except Exception as e:
        ...
    do_something(x)
    do_something_else(y)

其中，

pool[k]

是python代码，它最终会将项目附加到

x

和

y

（这就是为什么我使用

exec

而不是

eval

）

我已经尝试过用pypy执行相同的代码，但是对于这个特定的块，我没有得到太多的改进，使用

exec

的那行代码仍然是我的瓶颈

尽管如此，我的问题是： 是否有比exec更快的替代方案

如果没有，在这种情况下，您是否有任何方法可以加快速度

--更新--

为了澄清，

池

包含大约一百万个键，每个键都关联一个脚本（大约50行代码）。脚本的输入在循环

之前定义，脚本生成的输出存储在
x
和
y
中。因此，每个脚本在代码中都有一行说明
x.append（something）
和
y.append（something）
。程序的其余部分将评估结果并为每个脚本打分。因此，我需要循环每个脚本，执行它并处理结果。脚本最初存储在不同的文本文件中<代码>池

是通过解析这些文件获得的字典

附言。 使用代码的预编译版本：

for k in pool.keys():
    pool[k] = compile(pool[k], '<string>', 'exec')

池中k的

键（）
池[k]=编译（池[k]，“”，'exec'）

---

我的速度提高了5倍，虽然没有多大的提高，但已经有些进步了。我正在尝试其他解决方案…

如果您确实需要以这种方式执行某些代码，请使用compile（）进行准备

也就是说，不要将原始Python代码传递给exec，而是传递给编译对象。之前对代码使用compile（）使其成为Python字节编译对象

不过，编写一个函数来执行输入参数（即pool[k]），并返回与x和y相对应的结果，还是更有意义的

如果您要从文件中取出代码，那么IO速度也会减慢 应付。因此，如果这些文件已经编译成*.pyc，那就太好了

您可以考虑在Python2中使用execfile（）

在池中使用函数的想法：

template = """\
def newfunc ():
%s
    return result
"""

pool = [] # For iterating it will be faster if it is a list (just a bit)
# This compiles code as a real function and adds a pointer to a pool
def AddFunc (code):
    code = "\n".join(["    "+x for x in code.splitlines()])
    exec template % code
    pool.append(newfunc)

# Usage:
AddFunc("""\
a = 8.34**0.5
b = 8
c = 13
result = []
for x in range(10):
    result.append(math.sin(a*b+c)/math.pi+x)""")

for f in pool:
    x = f()

---

我想你知道你在做什么，并且充分意识到潜在的。。。如果将代码传递给

exec

，尤其是多次执行同一代码，可以获得一定的加速。有关

eval

、

exec

和

compile

的大量信息，请参阅。我知道安全风险，我只是在本地运行代码，只是一堆数学公式。我将检查

编译
。谢谢。如果
exec（）
确实是瓶颈，请避免使用它。制作
pool
一个函数字典，每个函数都包含要执行的代码，然后用
pool[k]（x，y）
调用适当的函数。代码也包含if/else和其他内容，但更重要的是，我从文本文件中获取代码，因此首先将其作为字符串。您是否正在从池中执行每个项目，或者它们只是丢弃？x和y是列表，它们存储exec（代码）将生成的某些值，因此其中的部分代码是x.append（某物）。我将尝试
exec（compile（code））
Woops，抱歉，看到了错误。编码有问题。我以为是（）而不是[]。你为什么不在循环中使用x.append（）-ing？@alec_djinn：在这里，我编辑了A来纠正错误。再次抱歉。是的，我知道x和y在每次迭代时都被初始化为[]，这样做没关系。基本上，池包含许多不同的数学函数，这些函数应该产生一些结果，结果被附加到x和y，然后其他代码（
…
）将评估结果有多好等等。。。在每次迭代中，都会对一组不同的函数进行求值。然后我建议将这些函数作为函数编写，并将指向这些函数的指针保存到池中。然后您可以执行pool[“one_func”]（）等操作。如何提前生成这些函数并不重要。您仍然可以使用exec，但您的函数将是全局函数，并且只有指针通过循环。非常快。