Python：加快重复执行的eval语句的方法？

Question

在我的代码中，我eval用来评估用户给出的字符串表达式。有没有办法编译或加快此语句的速度？

import math
import random

result_count = 100000
expression = "math.sin(v['x']) * v['y']"

variable = dict()
variable['x'] = [random.random() for _ in xrange(result_count)]
variable['y'] = [random.random() for _ in xrange(result_count)]

# optimize anything below this line

result = [0] * result_count

print 'Evaluating %d instances of the given expression:' % result_count
print expression

v = dict()
for index in xrange(result_count):
    for name in variable.keys():
        v[name] = variable[name][index]
    result[index] = eval(expression) # <-- option ONE
    #result[index] = math.sin(v['x']) * v['y'] # <-- option TWO

为了进行快速比较，选项ONE在我的计算机上花费了2.019秒，而选项TWO仅花费了0.218秒。当然，Python无需硬编码表达式就可以做到这一点。

Answer 1

您还可以欺骗python：

expression = "math.sin(v['x']) * v['y']"
exp_as_func = eval('lambda: ' + expression)

然后像这样使用它：

exp_as_func()

速度测试：

In [17]: %timeit eval(expression)
10000 loops, best of 3: 25.8 us per loop

In [18]: %timeit exp_as_func()
1000000 loops, best of 3: 541 ns per loop

附带说明一下，如果v不是全局变量，则可以这样创建lambda：

exp_as_func = eval('lambda v: ' + expression)

并称之为：

exp_as_func(my_v)