len(List) 与读取变量的性能

类似的问题已经被问过len() 函数的成本这里。然而，这个问题着眼于成本len它自己。 假设我有一个重复多次的代码len(List)，每次都是O(1)，读取变量也是O(1)再加上分配它也是O(1).

作为旁注，我发现n_files = len(Files)比重复的更具可读性len(Files)在我的代码中。所以，这已经是我这样做的动力。 你也可以反对我，代码中的某个地方Files可以修改，所以n_files不再正确，但事实并非如此。

我的问题是：
呼叫次数是len(Files)之后访问n_files会更快吗？

一些结果（一百万次调用的时间，以秒为单位），以及在 Windows 7 上使用 Python 2.7.10 的十元素列表；store是我们存储长度还是继续调用len, and alias是我们是否创建本地别名len:

Store Alias n=      1      10     100
Yes   Yes       0.862   1.379   6.669
Yes   No        0.792   1.337   6.543
No    Yes       0.914   1.924  11.616
No    No        0.879   1.987  12.617

和一个千元素列表：

Store Alias n=      1      10     100
Yes   Yes       0.877   1.369   6.661
Yes   No        0.785   1.299   6.808
No    Yes       0.926   1.886  11.720
No    No        0.891   1.948  12.843

结论：

• 存储结果比调用更高效len反复地，甚至为了n == 1;
• 创建本地别名len可以为更大的改进做一个小改进n我们不存储结果，但不像只存储结果那样多；和
• 列表长度的影响可以忽略不计，这表明整数是否被保留没有任何区别。

测试脚本：

def test(n, l, store, alias):
    if alias:
        len_ = len
        len_l = len_(l)
    else:
        len_l = len(l)
    for _ in range(n):
        if store:
            _ = len_l
        elif alias:
            _ = len_(l)
        else:
            _ = len(l)

if __name__ == '__main__':
    from itertools import product
    from timeit import timeit
    setup = 'from __main__ import test, l'
    for n, l, store, alias in product(
        (1, 10, 100),
        ([None]*10,),
        (True, False),
        (True, False),
    ):
        test_case = 'test({!r}, l, {!r}, {!r})'.format(n, store, alias)
        print test_case, len(l),
        print timeit(test_case, setup=setup)