前几天我做了一个有趣的观察。我正在尝试各种方法来获取对象的“真实性”和每个对象的速度,我注意到 not 比 bool快很多.
>>> bool([5, 6, 7])
True
>>> bool([])
False
>>> not not [5, 6, 7]
True
>>> not not []
False
>>> import timeit
>>> from numpy import mean
>>> mean(timeit.repeat('bool(a)', 'a = [5, 6, 7]', repeat=10))
0.19072036743164061
>>> mean(timeit.repeat('bool(a)', 'a = []', repeat=10))
0.18562331199645996
>>> mean(timeit.repeat('not not a', 'a = [5, 6, 7]', repeat=10))
0.072056698799133304
>>> mean(timeit.repeat('not not a', 'a = []', repeat=10))
0.073475956916809082
>>> mean(timeit.repeat('not a', 'a = [5, 6, 7]', repeat=10))
0.043941426277160647
>>> mean(timeit.repeat('not a', 'a = []', repeat=10))
0.044287109375000001
我们可以看到使用 bool 函数比使用 not 语句要慢得多,即使最终它们做同样的事情(返回对象的 bool 状态).现在,我们都被告知在 Python 中函数开销很大,但我没想到在这种情况下会出现这种类型的差异,原因如下:
bool() 是一个内置函数,这意味着它是用 C 语言编写的,我希望它的开销相当低not 必须返回对象“真实性”的逻辑相反,所以理论上它需要做更多的工作(但也许有一个解决这个问题的实现细节)在我看来,因为这两个函数本质上都在做同样的事情,所以所有额外的时间都必须来自函数开销。如果是这样,为什么与函数相比,语句能够避免如此多的开销?如果不是开销,为什么 bool() 比 not 慢这么多?
更新:除了平均值之外,这里还有最小时间。
>>> min(timeit.repeat('bool(a)', 'a = [5, 6, 7]', repeat=10))
0.18180489540100098
>>> min(timeit.repeat('bool(a)', 'a = []', repeat=10))
0.1821761131286621
>>> min(timeit.repeat('not not a', 'a = [5, 6, 7]', repeat=10))
0.0707249641418457
>>> min(timeit.repeat('not not a', 'a = []', repeat=10))
0.07100605964660645
>>> min(timeit.repeat('not a', 'a = [5, 6, 7]', repeat=10))
0.04264092445373535
>>> min(timeit.repeat('not a', 'a = []', repeat=10))
0.04357004165649414
最佳答案
(这不是答案,只是文档):这些是给定表达式的字节码序列:
bool(a):
1 0 LOAD_NAME 0 (bool)
3 LOAD_NAME 1 (a)
6 CALL_FUNCTION 1 (1 positional, 0 keyword pair)
9 RETURN_VALUE
不是:
1 0 LOAD_NAME 0 (a)
3 UNARY_NOT
4 RETURN_VALUE
不是不是:
1 0 LOAD_NAME 0 (a)
3 UNARY_NOT
4 UNARY_NOT
5 RETURN_VALUE
关于python - 为什么 "not"在 Python 中比 "bool()"快(或者,Python 函数与语句的速度)?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/25594231/
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