直接访问存储库与使用其中的结果进行哈希映射，哪个更快速？

要确定直接访问存储库和使用其中的结果进行哈希映射哪个更快速，我们可以通过实际测试来比较它们的性能。

首先，我们来看一下直接访问存储库的示例代码：

# 直接访问存储库的示例代码
def direct_access(repo, key):
    if key in repo:
        result = repo[key]
        # 进行一些操作
        return result
    else:
        return None

接下来，我们来看一下使用结果进行哈希映射的示例代码：

# 使用结果进行哈希映射的示例代码
def hash_mapping(repo, key):
    result = direct_access(repo, key)
    if result:
        # 进行哈希映射
        mapped_result = hash_function(result)
        return mapped_result
    else:
        return None

为了比较它们的性能，我们可以使用timeit模块来测量它们的执行时间。下面是一个示例代码：

import timeit

# 创建一个存储库
repo = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2', 'key3': 'value3'}

# 直接访问存储库的测试
def test_direct_access():
    return direct_access(repo, 'key2')

# 使用结果进行哈希映射的测试
def test_hash_mapping():
    return hash_mapping(repo, 'key2')

# 测试直接访问存储库的性能
direct_access_time = timeit.timeit(test_direct_access, number=1000000)
print(f"直接访问存储库的执行时间：{direct_access_time} 秒")

# 测试使用结果进行哈希映射的性能
hash_mapping_time = timeit.timeit(test_hash_mapping, number=1000000)
print(f"使用结果进行哈希映射的执行时间：{hash_mapping_time} 秒")

通过运行上面的代码，我们可以得到直接访问存储库和使用结果进行哈希映射的执行时间，并进行比较。执行时间较短的方法可以认为是更快速的方法。

需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际的性能比较可能会受到许多其他因素的影响，如存储库的大小、哈希函数的复杂性等。因此，在实际应用中，可能需要进行更详细的性能测试和分析。