Python中，代码放在函数中运行为什么比放在全局中运行快？
来源：网络整理 网络用户发布，如有版权联系网管删除 2018-08-13
因为CPython的解释器实现细节。
CPython的解释器，对局部变量是用数组存储，用下标来访问；而对全局变量是用dict来存储，用符号（symbol）来做hash访问。速度差距是杠杠的。
这是因为一旦函数定义好之后，局部变量的个数就不能改了，所以可以用固定大小的容器存储；而全局名字是可以一边执行一边改变的，所以得用更动态的方式来存储。
看CPython的字节码的 LOAD_FAST 与 LOAD_GLOBAL 就可以看出差异了 ^_^
对上面的描述觉得迷惑的同学，可以先参考一些背景资料：有没有内容类似于《Python源码剖析》，但内容更新过，针对新版本的Python书籍？ - RednaxelaFX 的回答
特别是其中用Python实现的教学用CPython字节码解释器的例子：
A Python Interpreter Written in Python（其代码在 byterun/pyvm2.py at master nedbat/byterun GitHub）
这个用Python实现的解释器其中就有这里提到的读写局部变量用的 LOAD_FAST / STORE_FAST 指令的实现但为了简单起见，它实现这两条字节码指令是用 dict 来存储数据的，而不是像真正的CPython那样用数组来存储。其实稍微改改这个Python代码就可以让它在这方面更接近CPython的样子了。
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评论区有同学提到 locals()，这在正常Python里是改变不了实际局部变量的状态的喔：
$ python
Python 2.7.5 (default, Mar 9 2014, 22:15:05)
[GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 5.0 (clang-500.0.68)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> def foo():
... a = 1
... b = 2
... locals()['a'] = 42
... print(a, b)
...
>>> foo()
(1, 2)
>>> import dis
>>> dis.dis(foo)
2 0 LOAD_CONST 1 (1)
3 STORE_FAST 0 (a)
3 6 LOAD_CONST 2 (2)
9 STORE_FAST 1 (b)
4 12 LOAD_CONST 3 (42)
15 LOAD_GLOBAL 0 (locals)
18 CALL_FUNCTION 0
21 LOAD_CONST 4 ('a')
24 STORE_SUBSCR
5 25 LOAD_FAST 0 (a)
28 LOAD_FAST 1 (b)
31 BUILD_TUPLE 2
34 PRINT_ITEM
35 PRINT_NEWLINE
36 LOAD_CONST 0 (None)
39 RETURN_VALUE
然后也有提到exec / eval的：
>>> def bar():
... a = 1
... b = 2
... exec('c = 3')
... print(a, b, c)
... print(locals())
...
>>> bar()
(1, 2, 3)
{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}
>>> dis.dis(bar)
2 0 LOAD_CONST 1 (1)
3 STORE_FAST 0 (a)
3 6 LOAD_CONST 2 (2)
9 STORE_FAST 1 (b)
4 12 LOAD_CONST 3 ('c = 3')
15 LOAD_CONST 0 (None)
18 DUP_TOP
19 EXEC_STMT
5 20 LOAD_FAST 0 (a)
23 LOAD_FAST 1 (b)
26 LOAD_NAME 0 (c)
29 BUILD_TUPLE 3
32 PRINT_ITEM
33 PRINT_NEWLINE
6 34 LOAD_NAME 1 (locals)
37 CALL_FUNCTION 0
40 PRINT_ITEM
41 PRINT_NEWLINE
42 LOAD_CONST 0 (None)
45 RETURN_VALUE
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