Python 在Py3中，在本地命名空间中编写代码比在全局命名空间中编写代码慢

我用bash的时间函数测试了下面的代码

# test_local.py
def main():
    n = 10 ** 7
    mod = 10 ** 9 + 7
    x = 0
    for i in range(n):
        x += i
        x %= mod


if __name__ == "__main__":
    main()

为什么PyPy3中的test_local.py比test_global.py慢，尽管在CPython中结果相反

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更新
根据Armin Rigo的回答，我尝试了下面的另一个代码。 它工作得更快，同时将大部分零件保留在main（）中

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答案可能在“%”运算符中。PyPy有一个JIT，它一次查看一个循环（包括该循环完成的所有调用，如果有的话）。在代码的第一个版本中，循环是使用“x%=mod”编译的，其中“mod”的值不知道是一个常量——它只是来自函数前面的一个值。它可能看起来是不变的，但并不完全是不变的：如果您使用（比如）一些调试挂钩来运行程序，那么您可以想象，在甚至进入循环之前，即在JIT开始之前，您已经更改了它的值。由于这个原因，JIT不会因为局部变量是常量而进行优化；此外，这在某种程度上是罕见的情况：局部变量通常不是常数

另一方面，在第二种情况下，“x%=mod”使用全局变量“mod”。全局变量通常是常量（例如，大多数全局变量实际上是函数、类或数值常量）。因此PyPy中的JIT包含支持这一点的特殊代码。全局变量在内部比局部变量更复杂：如果它们被更改，它们会记住，并且只要它们没有被更改，它们就会记录生成的汇编程序片段（假设它们是常量）。因此，只要您不更改“mod”，那么JIT将编译“x%=mod”，假设“mod”正好是常量100000007

为什么会有不同？因为常数的除法和模运算被聪明的代码取代，而使用乘法，使用一个众所周知的技巧。GCC或任何好的C编译器也使用类似的技巧。如果您对细节感兴趣，可以使用基于乘法的内容替换常数除法的代码如下（UINT_MUL_HIGH does“（x*y）>>64”，带有无符号64位数字x和y，这是一条汇编指令）：

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谢谢您的详细回答。>“JIT不会优化局部变量不变”这是一个很好的提示！请注意，JIT确实对具有循环常量值的局部变量进行了优化：例如，如果在循环中使用“k*5”，并且不更改“k”，那么编译后的代码将仅在第一次迭代中执行乘法，并在后续迭代中重用它。但是替换的div->mul不适合这种情况：它只在JIT编译时已知值的情况下工作。

# test_global.py
n = 10 ** 7
mod = 10 ** 9 + 7
x = 0
for i in range(n):
    x += i
    x %= mod

Results:
python3 test_local.py  1.03s user 0.02s system 91% cpu 1.139 total
python3 test_global.py  1.92s user 0.01s system 98% cpu 1.956 total

pypy3 test_local.py  0.26s user 0.12s system 36% cpu 1.034 total
pypy3 test_global.py  0.13s user 0.03s system 97% cpu 0.161 total

Env:
CPython3 (3.8.2), PyPy3 (7.3.0)

#  test_global_constant.py
MOD = 10 ** 9 + 7


def main():
    n = 10 ** 7
    x = 0
    for i in range(n):
        x += i
        x %= MOD


if __name__ == "__main__":
    main()

Results:
python3 test_global_constant.py  1.08s user 0.01s system 99% cpu 1.099 total

pypy3 test_global_constant.py  0.12s user 0.03s system 95% cpu 0.164 total