Python中的操作

我的问题相当基本，但可能需要一个具有挑战性的解决方案

本质上，我有一个任意函数，我们称之为某个函数

def some_function(n):
    for i in range(n):
           i+i
    r = 1
    r = r+1

我想计算一下执行此函数的任意调用中发生的操作数（例如，

some_函数（5）

。发生了7个操作）

如何计算函数调用中发生的操作数？我无法使用以下方法修改某些函数：

示例：

#!/usr/bin/env python


from byteplay import Code


def some_function(n):
    for i in range(n):
        i + i
    r = 1
    r = r + 1


def no_of_bytecode_instructions(f):
    code = Code.from_code(f.func_code)
    return len(code.code)


print(no_of_bytecode_instructions(some_function))

$ python -i foo.py
28
>>> 

输出：

#!/usr/bin/env python


from byteplay import Code


def some_function(n):
    for i in range(n):
        i + i
    r = 1
    r = r + 1


def no_of_bytecode_instructions(f):
    code = Code.from_code(f.func_code)
    return len(code.code)


print(no_of_bytecode_instructions(some_function))

$ python -i foo.py
28
>>> 

NB:

#!/usr/bin/env python


from byteplay import Code


def some_function(n):
    for i in range(n):
        i + i
    r = 1
    r = r + 1


def no_of_bytecode_instructions(f):
    code = Code.from_code(f.func_code)
    return len(code.code)


print(no_of_bytecode_instructions(some_function))

$ python -i foo.py
28
>>> 

• 这仍然让你不知道这里的

  f

  有多复杂
• “指令数”！=“算法复杂度”（并非自身）
• 见：

算法复杂性是对执行指令数量的度量 相对于输入数据集的大小

一些简单的“复杂性”和：

---

我想你真的在追求别人已经告诉你的东西——大O符号

但如果您真的想知道实际执行的指令数，可以在linux上使用：

perf stat -e instructions:u python yourscript.py

这将输出：

“python yourscript.py”的性能计数器统计信息：

    22,260,577 instructions:u           

   0.014450363 seconds time elapsed

---

但请注意，它包含了执行python本身的所有指令。因此，您必须找到自己的参考。

什么是“操作”？

范围（n）

是操作吗？是

r+1

？请注意，

pass

是明显缺少操作；它编译为零。您是需要代码来计算，还是需要手工计算？操作的具体构成非常模糊，而且很难跟踪很多事情。您可能能够使用字节码解释器循环来计算执行的字节码指令，但这可能远远超出了您的知识范围。使用类似于

cProfile

的东西评测代码将为您提供有用的数据。可能不是你要找的那种，但可能比你要找的那种更有用。但是为什么呢？你想解决什么问题？你所要求的东西定义得非常糟糕。计算字节码或机器码操作的数量并不能让你了解算法的“复杂性”（参见：）--什么是“复杂性”（因此得名）--在你的例子中，这是

O（n）

。没有“操作”这样的东西

r=r+1

至少执行三条指令，这仅在CPython上执行。你可能会问，当你打开微波炉时，会发生多少次手术。真是个好发现！我来看看这个。另外，为什么不让我了解f的复杂性呢？因为“指令数”！=“算法复杂性”。请原谅我的天真，这是一条我还没有听说过的定律吗？虽然这是一个很好的工具，“函数中的指令数”和“执行的指令数”是非常不同的度量标准。我们所追求的是更接近运行时的指标，而不是代码长度。算法复杂性指的是相对于输入集的大小将执行多少条指令。这是一项非常有用和重要的措施。阅读他在Big O上的链接。感谢这个Jahaja，我会看看这个。