Python常见问题：“异常有多快？”

Question

我刚刚在看Python的常见问题解答，因为在另一个问题中提到了它。之前我从来没有仔细看过，结果发现了一个问题：“异常处理有多快？”：

使用try/except块是非常高效的。实际上，捕获一个异常是比较耗费资源的。在Python 2.0之前的版本中，通常会使用这样的写法：

try:
    value = mydict[key]
except KeyError:
    mydict[key] = getvalue(key)
    value = mydict[key]

我对“捕获异常是比较耗费资源的”这句话有点惊讶。这是指那些在except中真的把异常保存到一个变量里的情况，还是说所有的except情况（包括上面的例子）？

我一直认为使用这样的写法是非常符合Python风格的，特别是在Python中有一句话：“请求原谅比请求许可要容易”。而且在Stack Overflow上，很多回答通常也遵循这个想法。

捕获异常的性能真的那么差吗？在这种情况下，是否应该更倾向于“先看再跳”（LBYL）？

（注意，我并不是直接在讨论常见问题解答中的例子；还有很多其他例子是你只关注异常，而不是在之前检查类型。）

Answer 1

如果找不到键的情况发生得很频繁，那我建议你使用'get'方法，因为它在所有情况下都能保持稳定的速度：

s.append('''\
x = D.get('key', None)
''')

s.append('''\
x = D.get('xxx', None)
''')

Answer 2

成本当然跟具体的实现有关，但我觉得你不需要太担心这个。其实这并不会太影响你的工作。标准协议在一些奇怪的地方会抛出异常（比如说StopIteration），所以无论你愿不愿意，你都会在处理抛出和捕获异常的过程中。

在选择使用LBYL（先检查再执行）和EAFP（先执行再检查）时，应该更关注代码的可读性，而不是纠结于微小的优化。我建议尽量避免类型检查，因为这可能会降低代码的通用性。

Answer 3

捕捉异常是比较耗费资源的，但异常应该是“例外情况”（也就是说，不应该经常发生）。如果异常很少发生，那么使用 try/catch 的效率比 LBYL 更高。

下面的例子比较了在字典中查找键时，使用异常和 LBYL 的速度，分别在键存在和不存在的情况下：

import timeit

s = []

s.append('''\
try:
    x = D['key']
except KeyError:
    x = None
''')

s.append('''\
x = D['key'] if 'key' in D else None
''')

s.append('''\
try:
    x = D['xxx']
except KeyError:
    x = None
''')

s.append('''\
x = D['xxx'] if 'xxx' in D else None
''')

for i,c in enumerate(s,1):
    t = timeit.Timer(c,"D={'key':'value'}")
    print('Run',i,'=',min(t.repeat()))

输出结果

Run 1 = 0.05600167960596991       # try/catch, key exists
Run 2 = 0.08530091918578364       # LBYL, key exists (slower)
Run 3 = 0.3486251291120652        # try/catch, key doesn't exist (MUCH slower)
Run 4 = 0.050621117060586585      # LBYL, key doesn't exist

当正常情况下没有异常时，try/catch 的效率与 LBYL 相比是“极其高效”的。