Python中仅赋值函数多返回值之一的最快及最Pythonic方式

咱们直接切入正题，先解决最核心的两个问题：哪种写法最地道，以及怎么靠谱地测性能。

1. 最符合Python风格的写法 #

毫无疑问，a, _ = fn() 是Python圈公认的最优写法！下划线_是大家默认的“占位符变量”，一眼就能看出来：“哦，这个返回值我就是故意忽略的”，可读性拉满。

对比其他几种写法：

• a = fn()[0] 虽然能跑，但不够直观——得反应过来函数返回的是可索引的序列（其实Python多返回值本质是元组语法糖，但新手可能没这个概念）；
• a, b = fn() 然后扔着b不管，不仅会造成变量冗余，静态检查工具（比如pylint）还会给你标红，其他开发者看到也会疑惑“这个b为啥不用？是不是漏写了逻辑？”；
• x = fn(); a=x[0] 完全是画蛇添足，多了个中间变量x，既啰嗦又没必要。

2. 性能差异的底层原理 #

从Python解释器的执行逻辑来看，这几种写法的性能差异微乎其微，几乎可以忽略：

• 不管哪种写法，第一步都是让fn()执行，返回一个元组（Python的多返回值本质就是返回元组的语法糖）；
• a, _ = fn() 是元组解包赋值，a = fn()[0] 是元组索引取值，这两个操作的执行成本在解释器里几乎一致；
• 你说测试结果波动大，大概率是因为fn()内部的逻辑不稳定（比如涉及随机数、缓存、IO操作），或者timeit的测试次数太少导致的误差——毕竟赋值/索引这种操作的耗时都是纳秒级的，一点点波动就会让结果看起来差异很大。

3. 怎么做好timeit测试？ #

要得到靠谱的计时结果，得注意这几点：

• 用完全稳定的测试函数：别让fn()带副作用，比如就返回固定值：

  def fn():
      return 1, 2
  

• 拉满测试次数：默认的测试次数可能不够，直接设成千万级，比如number=10_000_000，用大次数抹平小误差；
• 多次测试取平均：单次测试可能受系统负载影响，多跑几次取平均值更靠谱；
• 明确作用域：用globals=globals()把函数和变量的作用域传给timeit，避免环境不一致导致的误差。

给你一个现成的测试代码：

import timeit

def fn():
    return 1, 2

# 跑四次测试
test1 = timeit.timeit("a = fn()[0]", globals=globals(), number=10_000_000)
test2 = timeit.timeit("a, _ = fn()", globals=globals(), number=10_000_000)
test3 = timeit.timeit("a, b = fn()", globals=globals(), number=10_000_000)
test4 = timeit.timeit("x = fn(); a = x[0]", globals=globals(), number=10_000_000)

# 打印结果
print(f"写法1：a = fn()[0] → {test1:.4f}秒")
print(f"写法2：a, _ = fn() → {test2:.4f}秒")
print(f"写法3：a, b = fn() → {test3:.4f}秒")
print(f"写法4：x = fn(); a=x[0] → {test4:.4f}秒")

跑出来你会发现，写法1和2的时间几乎没差，写法3慢一丢丢（多赋值了一个变量），写法4是最慢的（多了一次变量绑定）。

总结 #

• 日常开发优先选a, _ = fn()，既地道又好懂；
• 性能上不用纠结，除非你要跑上千万次调用，否则这点差异完全感知不到；
• 测性能的时候一定要控制变量、拉满次数，才能得到靠谱的结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者dkv