如何快速评估字符串中的 Python 代码？
How do I evaluate Python code from a string quickly?
我正在编写一个程序，该程序必须从字符串中执行 Python 代码数百万次。有没有比使用 eval() 更快的方法来做到这一点？ 运行eval()中的代码大约需要100微秒，而运行嵌入程序中的代码只需要8微秒。有没有类似eval()的方法，执行时间更短？
我会重组您的代码，这样它就不必 evaled（例如，采用函数参数而不是字符串）
如果方程绝对必须来自字符串，你可以预先编译它：
In [1]: x = y = 0
In [2]: %timeit eval('x ** 2 + y')
5.95 µs ± 223 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
In [3]: code = compile('x ** 2 + y', '<string>', 'eval')
In [4]: %timeit eval(code)
608 ns ± 9.88 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)
与其让 eval 每次调用字符串都将其编译为字节码，不如 compile 提前完成。
我正在编写一个程序，该程序必须从字符串中执行 Python 代码数百万次。有没有比使用 eval() 更快的方法来做到这一点？ 运行eval()中的代码大约需要100微秒，而运行嵌入程序中的代码只需要8微秒。有没有类似eval()的方法，执行时间更短？
我会重组您的代码，这样它就不必 evaled（例如，采用函数参数而不是字符串）
如果方程绝对必须来自字符串，你可以预先编译它：
In [1]: x = y = 0
In [2]: %timeit eval('x ** 2 + y')
5.95 µs ± 223 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
In [3]: code = compile('x ** 2 + y', '<string>', 'eval')
In [4]: %timeit eval(code)
608 ns ± 9.88 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)
与其让 eval 每次调用字符串都将其编译为字节码，不如 compile 提前完成。