Код Python может работать быстрее, если он инкапсулирован в функцию, по нескольким причинам. Вот некоторые методы, которые могут объяснить это явление:

1. Компиляция и оптимизация. Когда определена функция Python, код внутри нее компилируется в байт-код, который является представлением кода более низкого уровня. Во время процесса компиляции Python выполняет различные оптимизации, такие как свертывание констант, развертывание цикла и упрощение байт-кода. Эти оптимизации могут повысить скорость выполнения кода по сравнению с его непосредственным выполнением в скрипте.

2. Поиск локальной переменной: при вызове функции Python создает локальное пространство имен для этой функции. Это пространство имен содержит аргументы функции и локальные переменные. Во время выполнения Python может выполнять более быстрый поиск переменных в локальном пространстве имен по сравнению с поиском глобальных переменных, который обычно медленнее. Эта оптимизация позволяет Python более эффективно получать доступ к переменным, когда они локализованы внутри функции.

3. Кэширование. Функции могут использовать методы кэширования для хранения и повторного использования вычисленных значений. Кэшируя дорогостоящие вычисления или промежуточные результаты, последующие вызовы функции с теми же входными данными могут получить кэшированные значения вместо их повторного вычисления. Это может значительно повысить производительность за счет исключения избыточных вычислений.

4. Управление памятью. Инкапсуляция кода внутри функции может помочь более эффективно управлять памятью. Когда функция завершает свое выполнение, память, выделенная для ее локальных переменных, освобождается, позволяя другим частям программы использовать эту память. Такое эффективное управление памятью может предотвратить утечки памяти и повысить общую производительность.

5. Организация кода. Структурирование кода на функции способствует модульности и повторному использованию кода. Разделив код на более мелкие автономные функции, его становится легче понимать, поддерживать и оптимизировать. Оптимизация, примененная к отдельным функциям, может иметь кумулятивный эффект на общую производительность программы.

Подводя итог, инкапсуляция кода Python в функции может привести к повышению производительности за счет компиляции и оптимизации, более быстрого поиска переменных, кэширования, эффективного управления памятью и лучшей организации кода.