Python различной производительности для идентичного кода

Question

Я наткнулся на что-то, что не имеет смысла. У меня есть этот код python, который делает 2 простых for-loops и просто измеряет время выполнения. Однако я обнаружил, что тот же самый код, вызванный функцией, занимает половину времени. Может кто-нибудь объяснить, почему?

print "no function" 

start_time = time.time() 
for i in range(10000): 
    for j in range(10000): 
     z = i*j 
print z 
print("--- %s seconds ---" % (time.time() - start_time)) 

# VS 

def Function(): 
    start_time = time.time() 
    for i in range(10000): 
     for j in range(10000): 
      z = i*j 
    print z 
    print("--- %s seconds ---" % (time.time() - start_time)) 

print "Function Call" 
Function() 

А вот выход:

no function 
99980001 
--- 8.89359378815 seconds --- 
Function Call 
99980001 
--- 4.64798092842 seconds --- 

Answer 1

Из PythonInSpeed website мы можем прочитать:

В функции, локальные переменные доступны быстрее глобальных переменных, встроенных команд и атрибутов поиск. Таким образом, иногда стоит локализовать доступ переменной во внутренних циклах. Например, код для random.shuffle() локализует доступ с помощью строки random = self.random. Это сохраняет цикл перетасовки от необходимости повторного поиска self.random. Вне циклов выигрыш минимален и редко стоит того.