Pythonインタープリターにとってのバックティックの意味： `num`

私はリスト内包表記で遊んでいて、別のサイトでこの小さなスニペットに出くわしました：

return ''.join([`num` for num in xrange(loop_count)])

`num`ビットを壊すことに気付く前に、（タイピングによって）関数を複製するのに数分費やしました。

これらの文字でステートメントを囲むとどうなりますか？私が見ることができるものから、それはstr（num）と同等です。しかし、私が時間を計ったとき：

return ''.join([str(num) for num in xrange(10000000)])

4.09秒かかりますが、

return ''.join([`num` for num in xrange(10000000)])

2.43秒かかります。

どちらも同じ結果になりますが、1つはかなり遅くなります。ここで何が起こっているのですか？

編集：奇妙なことに... repr()は、よりも少し遅い結果を与え`num`ます。2.99秒vs 2.43秒。Python 2.6を使用します（3.0はまだ試していません）。

バックティックは、の非推奨のエイリアスですrepr()。もう使用しないでください。構文はPython 3.0で削除されました。

バッククォートを使用すると、使用するよりも速くなるように思われるrepr(num)か、num.__repr__()バージョン2.xの中で これは、グローバル名前空間（の場合repr）またはオブジェクトの名前空間（の場合__repr__）でそれぞれ追加の辞書検索が必要になるためだと思います。

disモジュールを使用すると、私の仮定が証明されます。

def f1(a):
    return repr(a)

def f2(a):
    return a.__repr__()

def f3(a):
    return `a`

分解ショー：

>>> import dis
>>> dis.dis(f1)
  3           0 LOAD_GLOBAL              0 (repr)
              3 LOAD_FAST                0 (a)
              6 CALL_FUNCTION            1
              9 RETURN_VALUE
>>> dis.dis(f2)
  6           0 LOAD_FAST                0 (a)
              3 LOAD_ATTR                0 (__repr__)
              6 CALL_FUNCTION            0
              9 RETURN_VALUE        
>>> dis.dis(f3)
  9           0 LOAD_FAST                0 (a)
              3 UNARY_CONVERT       
              4 RETURN_VALUE   

f1のグローバルルックアップrepr、f2の属性ルックアップが必要__repr__ですが、バックティック演算子は別のオペコードに実装されています。辞書検索（LOAD_GLOBAL/ LOAD_ATTR）や関数呼び出し（CALL_FUNCTION）のオーバーヘッドがないため、バックティックの方が高速です。

Pythonの人々は、個別の低レベルの操作を行うことrepr()は価値がないと判断し、両方repr()とバックティックを使用することは原則に違反すると判断したと思います

「それを行うには、明白な方法が1つ（できれば1つだけ）あるべきです。」

そのため、この機能はPython 3.0で削除されました。

バックティッククォートは一般に役に立たず、Python 3ではなくなりました。

それが価値があるもののために、これ：

''.join(map(repr, xrange(10000000)))

私にとっては、バックティックバージョンよりわずかに高速です。しかし、これを心配することはおそらく時期尚早の最適化です。

私の推測では、それがあるnumメソッドを定義していない__str__()ので、str()ための第2のルックアップを行う必要があります__repr__。

バックティックは直接探します__repr__。それが本当であればrepr()、バッククォートの代わりに使用しても同じ結果が得られるはずです。