我使用 timeit
模块比较了这两个代码片段,发现第二个代码片段稍快一些:
~$ python -m timeit —setup "l=[1, 2];k=1" "l[k==1]"
10000000 loops, best of 3: 0.0414 usec per loop
~$ python -m timeit —setup "l=[1, 2];k=1" "l[0 if k==1 else 1]"
10000000 loops, best of 3: 0.0372 usec per loop
由于逻辑相同,我认为评估 boolean 对象比整数等价(True
== 1 和 False
== 0)花费更多时间,因此我想出了使用以下基准,事实证明我是正确的:
~$ python -m timeit —setup "l=range(1000)" "l[False]"
10000000 loops, best of 3: 0.0411 usec per loop
~$ python -m timeit —setup "l=range(1000)" "l[False]"
10000000 loops, best of 3: 0.0394 usec per loop
~$ python -m timeit —setup "l=range(1000)" "l[False]"
10000000 loops, best of 3: 0.0416 usec per loop
~$ python -m timeit —setup "l=range(1000)" "l[True]"
10000000 loops, best of 3: 0.0428 usec per loop
~$ python -m timeit —setup "l=range(1000)" "l[True]"
10000000 loops, best of 3: 0.0394 usec per loop
~$ python -m timeit —setup "l=range(1000)" "l[True]"
10000000 loops, best of 3: 0.0393 usec per loop
~$
~$
~$ python -m timeit —setup "l=range(1000)" "l[0]"
10000000 loops, best of 3: 0.0232 usec per loop
~$ python -m timeit —setup "l=range(1000)" "l[0]"
10000000 loops, best of 3: 0.0232 usec per loop
~$ python -m timeit —setup "l=range(1000)" "l[0]"
10000000 loops, best of 3: 0.0232 usec per loop
~$ python -m timeit —setup "l=range(1000)" "l[1]"
10000000 loops, best of 3: 0.0232 usec per loop
~$ python -m timeit —setup "l=range(1000)" "l[1]"
10000000 loops, best of 3: 0.0232 usec per loop
~$ python -m timeit —setup "l=range(1000)" "l[1]"
10000000 loops, best of 3: 0.0232 usec per loop
但我不知道根本原因是什么。我的意思是为什么评估 True
和 False
需要更多时间?在基准测试中,我还注意到了另一件神秘的事情。在基准测试的第一部分中,结果存在变化,而第二部分的数字稳定。
最佳答案
对于l[k==1]
和l[0 if k==1 else 1]
,你的时间不够长。你看到的差异在你从随机变化中得到的范围内。我不确定哪种形式最终更快,但更长时间的试验显示出相反的效果:
>>> timeit.timeit('l[k==1]', 'l=[1,2];k=1', number=100000000)
10.782931089401245
>>> timeit.timeit('l[0 if k==1 else 1]', 'l=[1,2];k=1', number=100000000)
11.140317916870117
l[0 if k==1 else 1]
出乎意料地很有竞争力,因为 l[k==1]
没有达到 fast path对于 BINARY_SUBSCR
操作码:
TARGET_NOARG(BINARY_SUBSCR)
{
w = POP();
v = TOP();
if (PyList_CheckExact(v) && PyInt_CheckExact(w)) {
/* INLINE: list[int] */
Py_ssize_t i = PyInt_AsSsize_t(w);
if (i < 0)
i += PyList_GET_SIZE(v);
if (i >= 0 && i < PyList_GET_SIZE(v)) {
x = PyList_GET_ITEM(v, i);
Py_INCREF(x);
}
else
goto slow_get;
}
else
slow_get:
x = PyObject_GetItem(v, w);
在你的第二个测试中,有一个额外的因素,在 Python 2 中,True
是一个内置的变量查找,而 1
是一个更快的 LOAD_CONST
。 LOAD_CONST
仅对代码对象的 co_consts
元组进行索引,而内置查找需要两次字典查找。
关于python - 为什么在 python 中评估 boolean 对象需要时间,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/35320435/