Python局部变量访问更高效的原因在于作用域查找的优化。在Python中，变量的访问涉及多个作用域的查找，包括局部作用域、全局作用域和内置作用域。局部变量位于当前函数或代码块的作用域内，因此在访问时不需要进行额外的查找步骤，直接从局部变量表中获取值，这使得局部变量的访问速度更快。此外，Python的解释器对局部变量的访问进行了优化，例如使用局部变量的索引而不是字典查找，从而提高了访问效率。相比之

Python中局部变量访问之所以显著快于全局或自由变量，根本原因在于其底层通过栈帧的fastlocals数组实现O(1)级索引访问——编译期即确定偏移量，运行时直接内存取值，完全规避了字典哈希计算、键比对及多层间接寻址等开销；而LOAD_FAST指令正是这一机制的体现，与LOAD_GLOBAL或LOAD_DEREF形成鲜明性能对比，尤其在循环密集场景下可带来15%～25%的速度提升，但需警惕属性访问、闭包捕获、动态作用域（如exec/locals）等常见陷阱，它们会悄然抹平局部化优势——真正高效的优化，是精准识别高频路径上的命名访问，并将其稳固锚定在fastlocals中。

局部变量查找走的是栈帧的快速索引，不是字典查找

Python 解释器在执行函数时会为它创建一个独立的栈帧（frame），其中局部变量不存于 __dict__ 或全局命名空间字典里，而是直接分配在栈帧对象的 f_locals 数组（实际是 C 层的 fastlocals）中。访问时通过固定偏移量直接取值，跳过了哈希计算和字典键比对。

这和全局变量或自由变量形成鲜明对比：全局变量要查 globals() 字典，自由变量（闭包中的外层变量）要查 cell 对象再间接取值，都涉及至少一次哈希查找。

• LOAD_FAST 指令用于局部变量，底层是 C 数组下标访问
• LOAD_GLOBAL 指令需调用 PyDict_GetItem，有哈希 + 键比较开销
• 哪怕只多一层作用域（比如嵌套函数里读外层变量），也触发 LOAD_DEREF，性能明显下降

使用 dis 能直观看到指令差异

你可以用 dis.dis() 查看字节码，确认变量是否走 LOAD_FAST：

import dis
<p>def f():
x = 1
return x + 1</p><p>dis.dis(f)</p><h1>输出中你会看到：</h1><h1>2           0 LOAD_CONST               1 (1)</h1><h1>2 STORE_FAST               0 (x)</h1><h1>4 LOAD_FAST                0 (x)</h1><h1>6 LOAD_CONST               1 (1)</h1><h1>8 BINARY_ADD</h1><h1>10 RETURN_VALUE</h1>

注意 STORE_FAST 和 LOAD_FAST 的操作数是数字索引（如 0），不是变量名字符串 —— 这就是编译期就确定好的位置。

• 如果变量被 exec、eval 或 locals() 动态读取，Python 会禁用 fastlocals，退化为字典查找
• nonlocal 和 global 声明会让变量退出 fastlocal 范围，改用 LOAD_DEREF 或 LOAD_GLOBAL

循环内频繁访问变量，局部化收益最明显

在密集计算或长循环中，局部变量的访问优势会被放大。比如下面两段代码的实际耗时可能差 15%～25%：

# 慢：全局查找
LIMIT = 1000000
total = 0
for i in range(LIMIT):
    total += i * 2
<h1>快：提升到局部作用域</h1><p>def calc():
LIMIT = 1000000
total = 0
for i in range(LIMIT):
total += i * 2
return total</p>

这不是因为“局部变量本身更快”，而是因为循环体内的每次 i、LIMIT、total 访问都省掉了字典操作。

• 即使只是把常量赋给局部变量（如 func = some_module.some_func），再在循环里调用，也能减少属性查找开销
• 但别过度优化：如果逻辑清晰性受损，或变量生命周期本就不该局限在函数内，强行局部化反而增加维护成本

真正拖慢速度的往往不是变量访问，而是隐式作用域泄漏

很多人以为“把变量放函数里就自动快了”，却忽略了更关键的陷阱：比如在类方法中反复访问 self.xxx，这本质是属性查找（LOAD_ATTR），比局部变量慢得多；又比如在循环里写 for x in obj.items() 却没把 obj.items 提前绑定为局部变量。

• self.attr → 触发 __getattribute__ 链，可能含描述符、property 等开销
• module.func → 每次都要查模块字典 + 属性缓存未命中时更慢
• 真正该优先局部化的，是那些在循环/递归高频路径上被反复读写的名称

局部变量快的本质，是 Python 把“确定存在且生命周期明确”的变量，交由最轻量的内存访问机制处理。但这个优势，很容易被一次不经意的属性访问、闭包捕获或动态作用域操作抹平。

本篇关于《Python局部变量访问更高效的原因在于作用域查找的优化。在Python中，变量的访问涉及多个作用域的查找，包括局部作用域、全局作用域和内置作用域。局部变量位于当前函数或代码块的作用域内，因此在访问时不需要进行额外的查找步骤，直接从局部变量表中获取值，这使得局部变量的访问速度更快。此外，Python的解释器对局部变量的访问进行了优化，例如使用局部变量的索引而不是字典查找，从而提高了访问效率。相比之下，全局变量和内置变量的访问需要经过更多的查找步骤，导致性能较低。总结来说，局部变量访问更快是因为它们位于当前作用域内，减少了查找的层级，同时Python解释器对局部变量的访问进行了优化，提高了执行效率。》的介绍就到此结束啦，但是学无止境，想要了解学习更多关于文章的相关知识，请关注golang学习网公众号！