Python：为什么*和**比和sqrt（）快？

Python：为什么*和**比/和sqrt（）快？

结果的（有些出乎意料的原因）是Python似乎折叠了涉及浮点乘法和幂运算而不是除法的常量表达式。

math.sqrt()

完全是另一种野兽，因为没有字节码，并且涉及函数调用。

在Python 2.6.5上，以下代码：

x1 = 1234567890.0 / 4.0x2 = 1234567890.0 * 0.25x3 = 1234567890.0 ** 0.5x4 = math.sqrt(1234567890.0)

编译为以下字节码：

  # x1 = 1234567890.0 / 4.0  40 LOAD_ConST    1 (1234567890.0)   3 LOAD_ConST    2 (4.0)   6 BINARY_DIVIDE          7 STORE_FAST    0 (x1)  # x2 = 1234567890.0 * 0.25  5          10 LOAD_ConST    5 (308641972.5)  13 STORE_FAST    1 (x2)  # x3 = 1234567890.0 ** 0.5  6          16 LOAD_ConST    6 (35136.418286444619)  19 STORE_FAST    2 (x3)  # x4 = math.sqrt(1234567890.0)  7          22 LOAD_GLOBAL   0 (math)  25 LOAD_ATTR     1 (sqrt)  28 LOAD_ConST    1 (1234567890.0)  31 CALL_FUNCTION 1  34 STORE_FAST    3 (x4)

如您所见，乘法和乘幂根本不需要时间，因为它们是在编译代码时完成的。除法发生在运行时，因此花费的时间更长。平方根不仅是这四个运算中运算量最大的运算，而且还会产生其他运算所没有的各种开销（属性查找，函数调用等）。

如果消除了恒定折叠的效果，则几乎没有分隔乘法和除法的方法：

In [16]: x = 1234567890.0In [17]: %timeit x / 4.010000000 loops, best of 3: 87.8 ns per loopIn [18]: %timeit x * 0.2510000000 loops, best of 3: 91.6 ns per loop

math.sqrt(x)

实际上比快一点

x ** 0.5

，大概是因为后者是特例，因此尽管有额外开销也可以更高效地完成：

In [19]: %timeit x ** 0.51000000 loops, best of 3: 211 ns per loopIn [20]: %timeit math.sqrt(x)10000000 loops, best of 3: 181 ns per loop

编辑2011-11-16：
常量表达式折叠由Python的窥孔优化器完成。源代码（

peephole.c

）包含以下注释，解释了为什么不折叠常数除法：

    case BINARY_DIVIDE:                return 0;

该

-Qnew

标志启用PEP 238中定义的“真划分” 。