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使用實例引用類的屬性時，會發生動態綁定。即python會在實例每次引用類屬性時，將對應的類屬性綁定到實例上。
動態綁定的例子：
class A:
def test1(self):
print("hello")
def test2(self):
print("world")
def bound():
a = A()
a.test1()
A.test1 = A.test2
a.test1()
if __name__ == "__main__":
bound()
輸出結果：
hello2 world
從上述代碼中可以看到，類方法的變化是實時影響實例對方法的調用的，這說明python是在實例調用方法的過程中動態地查找類方法。
動態綁定的代價：
class A:
def test(self):
pass
def one_loop(limited_time):
a = A()
for i in range(limited_time):
a.test()
f = a.test
for i in range(limited_time):
f()
上圖兩個循環中，一個調用a.test()，不斷進行動態綁定，另一個則先把a.test賦值給f，只有一次動態綁定，通過對兩個循環計時，測試動態綁定的代價。
輸出結果：
1 [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0009999275207519531, 0.008995771408081055, 0.19991111755371094, 1.2715933322906494, 15.831915855407715]
2 [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.12503726671039295, 0.09472344399590288, 0.1999776288967874, 0.131608969147562, 0.1553209370384522]
折線圖中橫坐標為log10(循環次數)，縱坐標為秒數。
輸出數據中，第一行為動態綁定和一次綁定耗費時間的差值，第二行為差值占動態綁定總時間的比例。
可以看出，在次數很小的時候，兩者基本沒有差距，或者說差距忽略不計。
在10^7次循環，即千萬次循環的時候，動態綁定與靜態綁定的耗費時間才出現了明顯差異，當循環次數達到十億級的時候，耗費時間相差15秒之多，約占總時間的15%。
由上可知，動態綁定效率低于靜態綁定，但由于綁定代價耗時很少，在次數很少的時候基本沒有影響。
動態綁定的優點：
class A:
def test_hello(self):
print("hello")
def test_world(self):
print("world")
def main():
s = A()
# 提前綁定
f = s.test_hello
# 改變方法
A.test_hello = test_world
f()
# 動態綁定
s.test_hello()
if __name__ == "__main__":
main()
輸出結果：
hello2 world
類方法的變動能夠實時反應在動態綁定上，而提前綁定則無法感知到類方法的變動。
總結：
1. 一次動態綁定代價很小，當綁定次數少的時候基本不影響效率，當綁定次數達到千萬級時影響才會很顯著。
2. 動態綁定實時跟蹤類方法的變動，更具靈活性。
以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持億速云。
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