Python：函数中的额外赋值

Question

考虑到以下是 Python 中一个非常简单的函数的两个版本，问题是哪个版本优于另一个版本，为什么？

与需要额外分配的case 2相比，case 1是否存在额外的内存使用和/或CPU使用被使用过？

情况1：

def f(x):
    y = x*x
    return y

情况2：

def f(x):
    return x*x

从我的角度来看，情况1比其他情况更清晰，特别是在复杂计算和提供的情况下许多返回的对象。另一方面，case 2 看起来非常紧凑，并且会被认为是一个非常有吸引力的so。因为简单就是高效。你怎么认为？

更新：
我不知道Python中有反汇编器！当我得知我的问题的答案以及检查类似想法的方法时，真是太神奇了。特别感谢。
from dis import dis as dasm
dasm(f)

Answer 1

如果您想知道首选哪种 Python 风格，请查看标准库中的代码：

$ grep return Lib/*py

您会发现 case 2 风格是最常见的。

我个人仅在需要变量名称以增加代码清晰度时才使用赋值形式：

normalized_query = query.replace(' ', '').lower()
return normalized_query

此代码为赋值引入了非常小的一点开销：

>>> def f(x):
        return x + 2

>>> def g(x):
        y = x + 2
        return y

>>> dis(f)
  2           0 LOAD_FAST                0 (x)
              3 LOAD_CONST               1 (2)
              6 BINARY_ADD          
              7 RETURN_VALUE        
>>> dis(g)
  2           0 LOAD_FAST                0 (x)
              3 LOAD_CONST               1 (2)
              6 BINARY_ADD          
              7 STORE_FAST               1 (y)

  3          10 LOAD_FAST                1 (y)
             13 RETURN_VALUE 

Answer 2

对于第一个：

>>> dis.dis(f)
  2           0 LOAD_FAST                0 (x)
              3 LOAD_FAST                0 (x)
              6 BINARY_MULTIPLY     
              7 STORE_FAST               1 (y)

  3          10 LOAD_FAST                1 (y)
             13 RETURN_VALUE

对于第二个：

>>> dis.dis(f)
  2           0 LOAD_FAST                0 (x)
              3 LOAD_FAST                0 (x)
              6 BINARY_MULTIPLY     
              7 RETURN_VALUE

如您所见，分配某些内容会产生（轻微的）成本，即使您除了在返回之前保留该值之外根本不使用它。

Answer 3

首选样式是对于该特定功能来说最易读的样式。一旦你有了可读的、正确的代码——你可能就完成了。 如果此时性能是一个问题，请进行分析以查看瓶颈所在，并针对这些点进行处理。

优化正确的代码比纠正优化的代码更容易。