如何在Python风格的内层循环中避免重复调用高成本函数

方案1：列表推导内置临时变量（无需修改原有逻辑结构） #

利用列表推导的多循环语法实现单次计算复用，写法最简洁，和原逻辑结构几乎一致：

paths1= ['a','b','c']
paths2= ['b','c','d']
# 仅对每个y计算一次high_cost_function，结果存入val复用
[any(x.startswith(val) for x in paths1) for y in paths2 for val in [high_cost_function(y)]]

原理：for val in [high_cost_function(y)] 会对每个y仅执行一次函数计算，将结果赋值给val后，内层的any判断全程复用该值，不会重复调用高开销函数。

方案2：提前批量预处理输入（可读性最高） #

先把paths2中所有元素的高开销函数计算结果提前生成，再做后续判断，逻辑拆分清晰，便于调试：

paths1= ['a','b','c']
paths2= ['b','c','d']
# 预处理阶段完成所有高开销计算
processed_vals = [high_cost_function(y) for y in paths2]
# 后续逻辑直接复用预处理结果
[any(x.startswith(val) for x in paths1) for val in processed_vals]

方案3：函数添加缓存（适合纯函数场景） #

如果high_cost_function是无副作用的纯函数（相同输入永远返回相同输出），直接加缓存装饰器即可，原有业务代码无需任何修改：

from functools import lru_cache

# 给高开销函数加缓存，相同参数仅计算一次
@lru_cache(maxsize=None)
def high_cost_function(p):
  ... lots of operations...
  return p

# 原有代码完全保留，自动实现结果复用
paths1= ['a','b','c']
paths2= ['b','c','d']
[any(x.startswith(high_cost_function(y)) for x in paths1) for y in paths2]

该方案额外收益：如果该函数在项目其他位置也有重复调用，也会自动复用缓存结果，全局降低性能开销。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mayday