Python中的函数调用优化：参数传递与调用约定 描述 ：在Python中，函数调用涉及参数传递机制、调用约定和性能优化。理解参数如何传递给函数、调用过程中的内存管理以及优化技术，对于编写高效代码至关重要。 解题过程 ： 参数传递机制 ： Python使用"按共享传参"（Call by Sharing），即传递的是对象的引用（指针），而非对象本身。 对于不可变对象（如整数、字符串），函数内修改会创建新对象，不影响原始变量。 对于可变对象（如列表、字典），函数内修改会影响原始对象。 调用约定与栈帧 ： 函数调用时，解释器创建新的栈帧（Frame），包含局部变量、代码对象和执行状态。 参数按顺序压入调用栈，通过 LOAD_FAST 等字节码指令访问。 示例： func(a, b) 的调用过程： 计算 a 和 b 的值 创建新栈帧，将参数引用存入局部变量数组 执行函数体字节码 返回时销毁栈帧 参数类型与性能影响 ： 位置参数 ：最基本的参数形式，按定义顺序传递。 默认参数 ：在函数定义时计算并绑定，避免使用可变对象作为默认值。 可变参数 ： *args 和 **kwargs 允许传递任意数量参数，但会增加解包开销。 性能比较：位置参数最快，默认参数次之，可变参数最慢。 优化技术 ： 局部变量缓存 ：频繁使用的全局变量或属性可赋值给局部变量加速访问。 避免可变参数解包 ：在循环中直接传递参数而非使用 *args 。 内联小型函数 ：对于简单函数，直接展开代码避免调用开销。 使用 functools.lru_cache 缓存重复计算的结果。 高级优化策略 ： 字节码优化 ：Python解释器会进行简单的窥孔优化，如常量折叠。 函数内联 ：某些情况下解释器会自动内联小型函数（如PyPy的JIT编译器）。 C扩展优化 ：关键性能部分可用C扩展实现，绕过Python函数调用开销。 通过理解这些底层机制，可以编写出更高效的Python代码，特别是在需要频繁函数调用的场景中。