Python 3.12中exec()与本地作用域赋值的循环局部变量缓存差异

我在研究Python 3.12的循环性能和局部变量查找（LOAD_FAST vs LOAD_DEREF）相关字节码优化时，发现本地函数作用域内动态执行代码与标准循环存在显著性能差异：两者均执行更新局部变量的密集循环，但使用exec()在同一本地上下文运行内部逻辑的场景，在Python 3.12.2中运行速度比标准循环慢3至4倍。

测试场景与代码 #

场景A：标准局部循环 #

场景B：exec()动态执行循环逻辑 #

测试代码如下：

import timeit

# Setup A: Standard local loop
def test_standard():
    x = 0
    for _ in range(10_000_000):
        x += 1
    return x

# Setup B: Executing loop logic dynamically 
def test_dynamic():
    x = 0
    local_vars = {'x': x}
    # Running the exact same loop structure inside exec
    exec("""
for _ in range(10_000_000):
    x += 1
""", globals(), local_vars)
    return local_vars['x']

print("Standard:", timeit.timeit(test_standard, number=1))
print("Dynamic (exec):", timeit.timeit(test_dynamic, number=1))

字节码分析 #

通过dis.dis查看底层实现：

• 对于test_standard，Python使用LOAD_FAST和STORE_FAST操作码完成循环优化，因为x被严格映射到本地命名空间数组：

6           22 LOAD_FAST                0 (x)
             24 LOAD_CONST               2 (1)
             26 BINARY_OP                0 (+)
             30 STORE_FAST               0 (x)

• 但exec()内部生成的代码对象，即便传入了专用的local_vars字典，仍默认使用LOAD_NAME和STORE_NAME操作码。

疑问 #

1. 既然Python 3.11+引入了自适应专用解释器，为何在检测到类型/字典结构未变化时，不对exec()代码块内的LOAD_NAME进行本地化快速路径优化？
2. 是否存在严格的架构原因，导致exec()代码对象从根本上无法使用LOAD_FAST优化机制，即使提供了明确的独立本地字典？

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ttboy