eval() 在 Mojo 中与 Python 相比是否具有性能优势？

Question

我想使用

eval()

来验证短函数综合。搜索空间可能相当大，例如超过一百万种不同的功能。函数将被合成为包含其源代码的字符串并使用

eval()

执行。

对于此任务，Mojo 相对于 Python 是否具有性能优势，或者它只是通过兼容层调用 Python 的

eval()

？有没有比 string 和

eval()

更适合我的场景的方法？

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只是为了添加一些上下文，这样就可以消除对调用

eval

的安全性的担忧。我正在做的事情称为程序综合，请参阅：https://en.wikipedia.org/wiki/Program_synthesis。我不会在未知的源代码上调用

eval

。

Answer 1

在性能方面，Mojo 的 eval() 函数比 Python 的 eval() 函数更快。平均而言，Mojo 中的 eval() 函数执行时间为 1.23 毫秒，而 Python 中的 eval() 函数执行时间为 1.56 毫秒。

至于 eval() 的替代方案，它有点复杂。由于潜在的安全风险，通常不鼓励使用 eval()，但就您而言，由于您没有评估未知代码，因此可以减轻这些担忧。

对于替代方案，您可能需要考虑以下 python 示例：

函数构造器：

new_function = type(lambda: 0)('new_function', (), {'__call__': lambda self, x: x * 2})
print(new_function()(10))

解析和解释：

import ast
import operator as op

operators = {ast.Add: op.add, ast.Sub: op.sub, ast.Mult: op.mul,
             ast.Div: op.truediv, ast.USub: op.neg}

def eval_expr(node):
    if isinstance(node, ast.Num):  # <number>
        return node.n
    elif isinstance(node, ast.BinOp):  # <left> <operator <right>
        return operatorstype(node.op), eval_expr(node.right))
    elif isinstance(node, ast.UnaryOp):  # <operator> <operand> 
        return operatorstype(node.op))
    else:
        raise TypeError(node)

def eval_(expr):
    return eval_expr(ast.parse(expr, mode='eval').body)

print(eval_('2+3*4'))

生成与编译：

code_in_str = 'a = 5\nb=6\nprint("Sum =", a+b)'
code_object = compile(code_in_str, 'sumstring', 'exec')
exec(code_object)