Python的基本优化模式有什么用？ （python -O）
Python有一个标志-O ，你可以执行解释器。 该选项将生成“优化”的字节码（写入.pyo文件），并给出两次，它会丢弃文档。 从Python的手册页：
-O打开基本的优化。 这将编译（字节码）文件的文件扩展名从.pyc更改为.pyo。 给定两次，导致docstrings被丢弃。
这个选项的两个主要特点，我看到它是：
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剥离所有断言语句。 这为防止腐败的程序状态提供了防御速度。 但是，你不需要大量的声明来做出改变吗？ 你有任何代码，这是值得的（和理智？）
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去除所有文档。 在什么应用程序的内存使用如此重要，这是一个胜利？ 为什么不把所有的东西都放到C语言模块中？
这个选项有什么用？ 它有真实世界的价值吗？
在剥离断言语句方面：这是C世界的一个标准选项，许多人认为ASSERT的部分定义是它不能在生产代码中运行。 无论是否剥夺它们，都会影响到决定性的程度，而不是取决于有多less断言，而不是这些断言所做的工作量。
def foo(x): assert x in huge_global_computation_to_check_all_possible_x_values() # ok, go ahead and use x...
当然，大多数断言不是这样的，但重要的是要记住，你可以做这样的事情。
至于剥离docstrings，它似乎从简单的时间古怪的保留，但我想有内存限制的环境，它可以有所作为。
-O标志的另一个用法是将__debug__内置variables的值设置为False 。
所以，基本上，你的代码可以有很多“debugging”path，如：
if __debug__: # output all your favourite debugging information # and then more
当在-O下运行时，甚至不会将其作为字节码包含在.pyo文件中; 一个穷人的C-ish #ifdef。
请记住， 只有当标志是-OO时文档string才会被删除。
如果你在经常被调用的代码中（例如在内部循环中）声明，剥离它们肯定会有所作为。 极端例子：
$ python -c 'import timeit;print timeit.repeat("assert True")' [0.088717937469482422, 0.088625192642211914, 0.088654994964599609] $ python -O -c 'import timeit;print timeit.repeat("assert True")' [0.029736995697021484, 0.029587030410766602, 0.029623985290527344]
在实际情况下，储蓄通常会less得多。
剥离文档可能会减less代码的大小，从而缩小您的工作集。
在很多情况下，性能影响可以忽略不计，但是像优化一样，唯一可以肯定的就是测量。
我从来没有遇到过使用-O的好理由。 我一直认为它的主要目的是在将来的某个时候join一些有意义的优化。
你几乎已经知道了：它几乎没有任何东西。 除非你对内存造成严重伤害，否则几乎不会看到速度或内存的增加。
我想象一下-O最重的用户是py2exe py2app和类似的。
我个人从来没有直接find-O的用法。
但是，你不需要大量的声明来做出改变吗？ 你有任何代码，这是值得的（和理智？）
作为一个例子，我有一段代码在图中的节点之间获取path。 我在函数的末尾有一个assert语句来检查path是否包含重复项：
assert not any(a == b for a, b in zip(path, path[1:]))
我喜欢这个简单的陈述在开发过程中给予的安心和清晰 。 在生产中，代码会处理一些大图，这一行可能会占用运行时间的66％。 与-O运行因此提供了显着的加速。
