这里有2个测量:
timeit.timeit('"toto"=="1234"', number=100000000)
1.8320042459999968
timeit.timeit('"toto"=="toto"', number=100000000)
1.4517491540000265
正如您所见,比较两个匹配的字符串比比较两个大小相同但不匹配的字符串要快。这是非常令人不安的:在字符串比较期间,我认为python是逐字符测试字符串的,所以“toto”==“toto”
应该比“toto”==“1234”
更长,因为它需要对1进行4次测试才能进行不匹配的比较。可能比较是基于哈希的,但在这种情况下,两种比较的计时应该相同。
你知道为什么吗?
身份确实是这种行为的原因(正如@S3DEV精辟地解释的那样)的证据如下:
>>> x = 'toto'
>>> y = 'toto'
>>> z = 'totoo'[:-1]
>>> w = 'abcd'
>>> x == y
True
>>> x == z
True
>>> x == w
False
>>> id(x) == id(y)
True
>>> id(x) == id(z)
False
>>> id(x) == id(w)
False
>>> timeit.timeit('x==y', number=100000000, globals={'x': x, 'y': y})
3.893762200000083
>>> timeit.timeit('x==z', number=100000000, globals={'x': x, 'z': z})
4.205321462000029
>>> timeit.timeit('x==w', number=100000000, globals={'x': x, 'w': w})
4.15288594499998
比较具有相同id的对象总是更快。
结合我的评论和@khelwood的评论:
TL;DR:
当分析字节码进行两次比较时,它会显示'time'
和'time'
字符串被分配给同一个对象。因此,提前身份检查(C级)是提高比较速度的原因。
字节码:
import dis
In [24]: dis.dis("'time'=='time'")
1 0 LOAD_CONST 0 ('time') # <-- same object (0)
2 LOAD_CONST 0 ('time') # <-- same object (0)
4 COMPARE_OP 2 (==)
6 RETURN_VALUE
In [25]: dis.dis("'time'=='1234'")
1 0 LOAD_CONST 0 ('time') # <-- different object (0)
2 LOAD_CONST 1 ('1234') # <-- different object (1)
4 COMPARE_OP 2 (==)
6 RETURN_VALUE
分配时间:
“加速”也可以在时间测试中使用赋值中看到。将两个变量赋值(和比较)到同一个字符串,比将两个变量赋值(和比较)到不同的字符串要快。进一步支持这一假设,其基本逻辑是执行对象比较。这将在下一节中得到证实。
In [26]: timeit.timeit("x='time'; y='time'; x==y", number=1000000)
Out[26]: 0.0745926329982467
In [27]: timeit.timeit("x='time'; y='1234'; x==y", number=1000000)
Out[27]: 0.10328884399496019
Python源代码:
@mkrieger1和@masklin在他们的评论中提供了有用的信息,unicodeobject的源代码。c
首先执行指针比较,如果True
,则立即返回。
int
_PyUnicode_Equal(PyObject *str1, PyObject *str2)
{
assert(PyUnicode_CheckExact(str1));
assert(PyUnicode_CheckExact(str2));
if (str1 == str2) { // <-- Here
return 1;
}
if (PyUnicode_READY(str1) || PyUnicode_READY(str2)) {
return -1;
}
return unicode_compare_eq(str1, str2);
}
附录:
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