Почему методы настолько медленны?

Question

Хорошо, я понимаю на таких языках, как C++, почему вызов виртуального метода, определенного в классе, медленнее, чем вызов не виртуального метода (вам нужно пройти через таблицу динамической рассылки, чтобы найти правильную реализацию для вызова).

Но в Python, если у меня есть:

list_of_sets = generate_a_list_containg_a_bunch_of_sets() 
intersection_of_all = reduce(list_of_sets[0].intersection, list_of_sets) 

Это резко (в моих опытах около 40%) медленнее, чем:

list_of_sets = generate_a_list_containg_a_bunch_of_sets() 
intersection_of_all = reduce(set.intersection, list_of_sets) 

То, что я не получаю, почему это должно быть намного медленнее, поиск метода (я бы подумал) произошел бы при вызове для сокращения, поэтому внутренняя часть сокращения, где фактически вызывается метод пересечения, не должна снова искать (просто просто повторно используйте такой же способ ссылка).

Может ли кто-нибудь осветить, где мое понимание испорчено?

Answer 1

Это полностью не связано с привязкой к методу и т. Д. Первая версия вычисляет пересечение трех наборов на каждой итерации, а вторая версия пересекает только два набора. Это легко увидеть, если вместо этого использовать явные петли.

Вариант 1:

intersection = list_of_sets[0] 
for s in list_of_sets[1:]: 
    intersection = list_of_sets[0].intersection(intersection, s) 

Вариант 2:

intersection = list_of_sets[0] 
for s in list_of_sets[1:]: 
    intersection = set.intersection(intersection, s) 

(вы согласитесь, в настоящее время Гвидо имеет смысл?)

Обратите внимание, что это, вероятно, будет еще быстрее:

intersection = list_of_sets[0] 
for s in list_of_sets[1:]: 
    intersection.intersection_update(s)