> 0 是否比 int 的 !=0 快？

Question

哪个测试更快：相等还是不等？

例如，在一个大的while 循环中，条件应该是a>0 而不是a!=0 吗？

Answer 1

我认为这个有点铅的测试程序显示在字符和整数比较的情况下基本没有区别

import string
def numericgtmostfail():
    for i in range(100):
        x= i > 99
    return x

def numericgtmostsucceed():
    for i in range(100):
        x= i > 1
    return x

def numericnemostsucceed():
    for i in range(100):
        x= i != 99
    return x

def numericnemostfail():
    for i in range(100):
        x= i != i
    return x

def chgtmostfail():
    for s in (string.lowercase * 4)[0:100]:
        x = s > 'y'
    return x

def chgtmostsucceed():
    for s in (string.lowercase * 4)[0:100]:
        x = s > 'a'
    return x

def chnemostfail():
    for s in (string.lowercase * 4)[0:100]:
        x = s != s 
    return x

def chnemostsucceed():
    for s in (string.lowercase * 4)[0:100]:
        x = s != 'a' 
    return x

if __name__ == '__main__':
    import timeit
    print(timeit.timeit("numericgtmostfail()", setup="from __main__ import numericgtmostfail"))
    print(timeit.timeit("numericgtmostsucceed()", setup="from __main__ import numericgtmostsucceed"))
    print(timeit.timeit("numericnemostsucceed()", setup="from __main__ import numericnemostsucceed"))
    print(timeit.timeit("numericnemostfail()", setup="from __main__ import numericnemostfail"))
    print(timeit.timeit("chgtmostfail()", setup="from __main__ import chgtmostfail"))
    print(timeit.timeit("chgtmostsucceed()", setup="from __main__ import chgtmostsucceed"))
    print(timeit.timeit("chnemostsucceed()", setup="from __main__ import chnemostsucceed"))
    print(timeit.timeit("chnemostfail()", setup="from __main__ import chnemostfail"))

Answer 2

它是你程序的瓶颈吗？ 只有答案是肯定的，你才应该担心它。此外，没有任何东西说这肯定会在任何操作系统或任何类型中更快。

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为了好玩，我对 while 循环进行了计时：

#!/usr/bin/python
import time

a = 1000000
t0 = time.time()
while(a != 0):
    a = a - 1
t1 = time.time()

total = t1-t0
print total

和：

a > 0 给出：

0.12652015686

a != 0 给出：

0.111998081207

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有关时间安排，请查看：How can I time a code segment for testing performance with Pythons timeit?

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但是，请使用timeit，正如 Martijn Pieters 建议的 (Get time of execution of a block of code in Python 2.7)，如下所示：

#!/usr/bin/python

import timeit
a = 1000000
start_time = timeit.default_timer()
while(a != 0):
    a = a - 1
elapsed = timeit.default_timer() - start_time
print elapsed

给a > 0：

0.10852098465

对于a != 0：

0.108459949493

看看这两种计时方法的区别！

Answer 3

如果我们说 a 是 int，那么此时在我的机器上，相等检查略比大于检查快。您可以使用timeit module 快速检查自己：

>>> for s in 'a = 2', 'a = 0', 'a = -2':
        timeit('a != 0', s)
        timeit('a > 0', s)

0.06030992519848155
0.06666935212976455
0.053299842422489974
0.06516424110179742
0.05866621696540619
0.06685335186756447

然而，这些数字非常接近另一个。所以你应该只从这个答案中取出一件事：没关系。

这类事情是微优化。微优化很少对应用程序的实际性能产生任何影响。您的应用程序中更有可能有数千个其他部分对性能产生更大的影响，从而使这种差异可以忽略不计。只有当您确实 profiled your application 并确认您的这部分代码是降低应用程序性能的瓶颈时，您才应该关心这些事情。但是对于这个特定的代码，我怀疑这种情况永远不会发生。

所以请不要在意这些细微的差别，而只需使用更有意义的东西：考虑到这两个检查具有不同的语义含义（一个不等于零的数字，或者一个数字大于零），请选择您实际要检查的那个。

Answer 4

对我来说，timeit 并没有表现出任何明显的差异（假设您使用的是整数）...

>>> timeit.timeit('1 > 0')
0.031796932220458984
>>> timeit.timeit('1 != 0')
0.03249096870422363
>>> timeit.timeit('1 > 0')
0.03250718116760254
>>> timeit.timeit('1 != 0')
0.031616926193237305

正如关于这个问题的 cmets 所述，您应该关注最有意义的运算符，而不是关注最快的运算符。如果您的意思是“在a 大于0 时执行此操作”而不是使用>。进行此比较所花费的时间对您的整体运行时间的影响很小，因此可能不必担心哪个运算符更快...

Answer 5

当问自己有关不同运营商之间速度差异的问题时，请使用timeit module 来衡量。它们同样快：

>>> import timeit
>>> timeit.timeit('a > 0', 'a = 1', number=10**7)
0.2486400604248047
>>> timeit.timeit('a > 0', 'a = 0', number=10**7)
0.2411360740661621
>>> timeit.timeit('a != 0', 'a = 1', number=10**7)
0.24765801429748535
>>> timeit.timeit('a != 0', 'a = 0', number=10**7)
0.24990510940551758

这是重复 1000 万次的比较，如果您重新运行上述测试，您会发现时间可能会有所不同，而且没有一个是明显的赢家。

您应该在这里关注可读性，而不是速度。一个简单的整数比较将成为您整体执行速度的无穷小部分，即使在循环中也是如此。