Python速度测试——为什么一个异常故障要花费这么多时间

对于“尝试从列表中删除x”的简单操作，我假设“尝试/例外”工作流比“如果/然后”工作流要快。在下面的示例中，except失败（x不在列表中）花费的时间比权限请求（如果x在列表中）多，即使出现异常的可能性为16.6%。为什么?

以下是我编写的测试及其结果：

import random, time, timeit

class Timer(object):
    def __enter__(self):
        self.start = time.time()
        return self

    def __exit__(self, *args):
        self.end = time.time()
        self.secs = self.end - self.start
        self.msecs = self.secs * 1000  # millisecs

def a_function():
    a_list = list(xrange(10))
    choice_list = list(xrange(12))
    choice = random.choice(choice_list)
    try:
        a_list.remove(choice)

    except ValueError:
        pass

def b_function():
    a_list = list(xrange(10))
    choice_list = list(xrange(12))
    choice = random.choice(choice_list)
    if choice in a_list:
        a_list.remove(choice)

with Timer() as a:
    print('test_a', timeit.timeit("a_function()", number=10000, setup="from __main__ import a_function"))

with Timer() as b:
    print('test_b', timeit.timeit("b_function()", number=10000, setup="from __main__ import b_function"))

结果是：

1次尝试：（'test_a'，0.029724836349487305）（'test_b'，0.0270681381225594）

2次尝试：（'test_a'，0.02960801124572754）（'test_b'，0.026785850524902344）

3次尝试：（'test_a'，0.0296549705810547）（'test_b'，0.02665996551513672）

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此外，如果我将choice_列表范围增加到20，则差异会扩大，因为异常会更频繁地发生。如果python强烈要求宽恕而不是许可，为什么失败似乎要花费大量时间？

异常在任何语言中都非常昂贵，这是对它们的滥用

异常是指代码无法解释并且在正常操作过程中不会出现的异常情况。不同的语言对什么是例外有不同的规则，但是16%的时间发生的事情不是例外，只是不寻常

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异常代价高昂，因为它们涉及堆栈展开和跳转、暂停正常处理以及搜索处理程序。If/then是一个标准的、正常的、有效且清晰的条件

异常在任何语言中都非常昂贵，这是对它们的滥用

异常是指代码无法解释并且在正常操作过程中不会出现的异常情况。不同的语言对什么是例外有不同的规则，但是16%的时间发生的事情不是例外，只是不寻常

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异常代价高昂，因为它们涉及堆栈展开和跳转、暂停正常处理以及搜索处理程序。If/then是一个标准的、正常的、有效且清晰的条件

这完全是瞎猜，但可能是因为异常处理基于类，而if/then则纯粹基于逻辑。因此，解释器可以优化简单的条件处理，而不是类流

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这是一个彻头彻尾的秘密，但可能是由于异常处理是基于类的，而if/then是纯粹基于逻辑的。因此，解释器可以优化简单的条件处理，而不是类流

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Try/catch-by-demancess必须包含与if/then相同的构造（条件跳转）。因为它必须处理更多的事情（比如返回错误），try/catch必然比您自己做测试慢。那

Timer

context manager做什么？这似乎是死代码，而你已经在起诉

timeit

。@delnan计时器可能是我第一次启动速度测试代码时的问题。我通常只需编写函数。Try/catch必须包含与if/then相同的构造（条件跳转）。因为它必须处理更多的事情（比如返回错误），try/catch必然比您自己做测试慢。那

Timer

context manager做什么？这似乎是死代码，而你已经在起诉

timeit

。@delnan计时器可能是我第一次启动速度测试代码时的问题。我通常所做的只是编写函数。虽然我原则上同意您的意见，但在Python中，强烈鼓励用户使用

try…除了在许多情况下使用
if…then
构造之外，其他语言都会使用
if…then子句。虽然计算效率不高，但使用异常向调用堆栈上传递某些类型的消息在语义上是有效的（在Python中）。这一点尤其正确，因为Python中鼓励使用“duck-typing”范式。@JoelCornett:有趣。我对Python知之甚少（我是一个喜欢Ruby的人）。在Ruby中，我们有一个特殊的异常结构，它实际上被命名为throw和catch。例外是为真正例外的人保留的（另一个例子是Obj-C）。显然，OP对效率感兴趣，另外，
try…除了在OP的示例中，似乎对代码的语义没有任何有用的贡献。@doctorlove:这很有趣。谢谢虽然我原则上同意您的看法，但在Python中，强烈鼓励用户使用
try…但在许多情况下，其他语言会使用
if…then
子句。虽然计算效率不高，但使用异常向调用堆栈上传递某些类型的消息在语义上是有效的（在Python中）。这一点尤其正确，因为Python中鼓励使用“duck-typing”范式。@JoelCornett:有趣。我对Python知之甚少（我是一个喜欢Ruby的人）。在Ruby中，我们有一个特殊的异常结构，它实际上被命名为throw和catch。例外是为真正例外的人保留的（另一个例子是Obj-C）。显然，OP对效率感兴趣，另外，
try…除了在OP的示例中，似乎对代码的语义没有任何有用的贡献。@doctorlove:这很有趣。谢谢CPython不进行此类优化。CPython不进行此类优化。