ipython %timeit“赋值前引用的局部变量‘a’”

Question

我正在尝试运行以下代码，但我得到了local variable 'a' referenced before assignment.

a = [x for x in range(10)]
b = [x for x in range(10)]
%timeit a+=b

该声明无需%timeit魔法即可发挥作用。

我有什么遗漏的吗？

谢谢。

Answer 1

您期望它做什么？

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在时间之外它会：

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In [188]: a += b\nIn [189]: a\nOut[189]: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]\n

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我尝试初始化x，并得到一个接近无限循环，最终以内存错误结束

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In [192]: %%timeit x=a\n     ...: x += b\n\nIn [194]: len(a)\nOut[194]: 529076630\n

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换句话说，每个 timeit 循环都将另一个b值列表连接到x（并通过扩展a），结果是非常长的循环。我怀疑是某个人x+=b速度太快，导致timeit选择循环多次。

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让我们创建一个a新的 every 循环：

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In [196]: %%timeit\n     ...: a = [x for x in range(10)]\n     ...: a += b\n     ...: \n1.91 \xc2\xb5s \xc2\xb1 4.82 ns per loop (mean \xc2\xb1 std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)\n

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这也会产生内存错误：

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In [197]: %%timeit a = [x for x in range(10)]\n     ...: a += b\n

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如果我控制循环次数：

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In [202]: %%timeit -n 100 a = [x for x in range(10)]\n     ...: a += b\n     ...: \n     ...: \n208 ns \xc2\xb1 11 ns per loop (mean \xc2\xb1 std. dev. of 7 runs, 100 loops each)\n

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随着ns时间的推移，我明白为什么默认循环如此之大。

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我之前没有尝试过对普通进行计时a+=...（甚至没有使用 numpy 数组），但显然它需要某种本地初始化a，无论是在循环内还是在初始化块中。但请务必记住，定时操作可能会执行多次（-r 和 -n 参数或默认值）。因此，任何就地操作都可能导致全局值发生一些变化。在这种情况下timeit，可能会试图通过期待某种“局部”变量来保护我们免受这种意外增长的影响。

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让我们尝试一下a+b，但有一个任务：

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In [215]: c=np.zeros(10)\nIn [216]: a\nOut[216]: array([ 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10])\nIn [217]: b\nOut[217]: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]\nIn [218]: %timeit c = a+b\n5.33 \xc2\xb5s \xc2\xb1 105 ns per loop (mean \xc2\xb1 std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)\nIn [219]: c\nOut[219]: array([ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.])\n

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请注意，全局c没有改变。该分配是临时本地的c- 即使同名的全局可用。

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作为一般规则，在定时循环内执行的计算不应泄漏到循环之外。你必须像我在内存错误循环中所做的那样明确一些，或者在这里

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In [222]: %%timeit x = c\n     ...: x += b\n     ...: \n9.04 \xc2\xb5s \xc2\xb1 238 ns per loop (mean \xc2\xb1 std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)\nIn [223]: c\nOut[223]: \narray([       0.,   811111.,  1622222.,  2433333.,  3244444.,  4055555.,\n        4866666.,  5677777.,  6488888.,  7299999.])\n

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或在这里：

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In [224]: c=np.zeros(10)\nIn [225]: %%timeit x = c\n     ...: x[:] = a+b\n\n7.84 \xc2\xb5s \xc2\xb1 199 ns per loop (mean \xc2\xb1 std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)\nIn [226]: c\nOut[226]: array([  1.,   3.,   5.,   7.,   9.,  11.,  13.,  15.,  17.,  19.])\n

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两者都使用对已链接到可变全局变量的局部变量的就地赋值。

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