您在这里比较苹果和梨。一种方法进行简单分配，另一种方法调用函数。是的，函数调用 会 增加开销。
你应该剥离下来到最低限度，为
timeit：
>>> import timeit>>> timeit.timeit('a = 5')0.03456282615661621>>> timeit.timeit('foo()', 'def foo(): a = 5')0.14389896392822266现在我们所做的就是 添加 一个函数调用（
foo做同样的事情），所以你可以测量额外时间的函数调用需要。你不能说这是慢了近4倍，没有，函数调用
增加了 0.11的第二顶部为 1.000.000 迭代。
如果不是
a = 5我们做一些事情，需要0.5秒，执行一个百万次迭代，将它们转移到一个功能不会让事情需要2秒。现在将花费0.61秒，因为函数开销不会增加。
函数调用需要操纵堆栈，将本地框架推入堆栈，创建新框架，然后在函数返回时再次将其清除。
换句话说，移动报表的功能增加了一个小的开销，而你移动到功能的语句越多，小的开销变得所做的总功的百分比。函数 从来没有 让这些语句本身慢。
Python函数只是存储在变量中的对象。您可以将函数分配给其他变量，用完全不同的变量替换它们，或随时删除它们。调用函数时，首先引用存储它们的名称（
foo），然后调用函数对象（
(arguments)）。查找必须每次都使用动态语言进行。
您可以在为函数生成的字节码中看到以下内容：
>>> def foo():... pass... >>> def bar():... return foo()... >>> import dis>>> dis.dis(bar) 20 LOAD_GLOBAL 0 (foo) 3 CALL_FUNCTION 0 6 RETURN_VALUE
该
LOAD_GLOBAL操作码查找名称（
foo）在全局命名空间（基本上是一个哈希表查找），结果压栈。
CALL_FUNCTION然后调用堆栈上的所有内容，将其替换为返回值。
RETURN_VALUE从函数调用返回，再次以栈顶的任何内容作为返回值。
