我想了很久了。就像题目说的，哪个更快，是实际函数还是简单地取1 / 2次幂?
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这不是一个过早优化的问题。这只是一个底层代码如何实际工作的问题。Python代码的工作原理是什么?
我给Guido van Rossum发了一封邮件，因为我真的很想知道这些方法的区别。
我的电子邮件:
在Python中至少有3种方法来求平方根:math。返回值, '**'运算符和pow(x，.5)。我只是好奇它们之间的区别 每一个的实现。说到效率 是更好吗?
他的回答:
Pow和**是等价的;数学。根号方根不适用于复数， 并链接到C的sqrt()函数。至于哪一个是 快点，我不知道……
当前回答
优化的第一条规则:不要这么做 第二条规则:先别这么做
以下是一些计时(Python 2.5.2, Windows):
$ python -mtimeit -s"from math import sqrt; x = 123" "x**.5"
1000000 loops, best of 3: 0.445 usec per loop
$ python -mtimeit -s"from math import sqrt; x = 123" "sqrt(x)"
1000000 loops, best of 3: 0.574 usec per loop
$ python -mtimeit -s"import math; x = 123" "math.sqrt(x)"
1000000 loops, best of 3: 0.727 usec per loop
这个测试表明x**。5比√(x)略快。
对于Python 3.0，结果正好相反:
$ \Python30\python -mtimeit -s"from math import sqrt; x = 123" "x**.5"
1000000 loops, best of 3: 0.803 usec per loop
$ \Python30\python -mtimeit -s"from math import sqrt; x = 123" "sqrt(x)"
1000000 loops, best of 3: 0.695 usec per loop
$ \Python30\python -mtimeit -s"import math; x = 123" "math.sqrt(x)"
1000000 loops, best of 3: 0.761 usec per loop
Math.sqrt (x)总是比x**快。5在另一台机器上(Ubuntu, Python 2.6和3.1):
$ python -mtimeit -s"from math import sqrt; x = 123" "x**.5"
10000000 loops, best of 3: 0.173 usec per loop
$ python -mtimeit -s"from math import sqrt; x = 123" "sqrt(x)"
10000000 loops, best of 3: 0.115 usec per loop
$ python -mtimeit -s"import math; x = 123" "math.sqrt(x)"
10000000 loops, best of 3: 0.158 usec per loop
$ python3.1 -mtimeit -s"from math import sqrt; x = 123" "x**.5"
10000000 loops, best of 3: 0.194 usec per loop
$ python3.1 -mtimeit -s"from math import sqrt; x = 123" "sqrt(x)"
10000000 loops, best of 3: 0.123 usec per loop
$ python3.1 -mtimeit -s"import math; x = 123" "math.sqrt(x)"
10000000 loops, best of 3: 0.157 usec per loop
其他回答
在这些微观基准测试中，数学。SQRT会慢一些，因为在数学名称空间中查找SQRT所花费的时间很少。你可以用
from math import sqrt
即使这样，在timeit中运行一些变化，显示x**的轻微(4-5%)性能优势。5
有趣的是,做
import math
sqrt = math.sqrt
进一步加速，速度差异在1%以内，几乎没有统计学意义。
我将重复Kibbee，并说这可能是一个不成熟的优化。
有人评论《雷神之锤3》中的“快速牛顿-拉弗森平方根”……我用ctypes实现了它，但与本机版本相比，它非常慢。我将尝试一些优化和替代实现。
from ctypes import c_float, c_long, byref, POINTER, cast
def sqrt(num):
xhalf = 0.5*num
x = c_float(num)
i = cast(byref(x), POINTER(c_long)).contents.value
i = c_long(0x5f375a86 - (i>>1))
x = cast(byref(i), POINTER(c_float)).contents.value
x = x*(1.5-xhalf*x*x)
x = x*(1.5-xhalf*x*x)
return x * num
这是另一个使用struct的方法，比ctypes版本快3.6倍，但仍然是C的1/10。
from struct import pack, unpack
def sqrt_struct(num):
xhalf = 0.5*num
i = unpack('L', pack('f', 28.0))[0]
i = 0x5f375a86 - (i>>1)
x = unpack('f', pack('L', i))[0]
x = x*(1.5-xhalf*x*x)
x = x*(1.5-xhalf*x*x)
return x * num
我最近解决的SQRMINSUM问题需要在一个大型数据集上重复计算平方根。在我做其他优化之前，我历史上最老的2个提交，唯一的区别是用sqrt()替换**0.5，从而将PyPy中的运行时从3.74秒减少到0.51秒。这几乎是克劳狄测量的400%的巨大改进的两倍。
克劳狄的结果和我的不一样。我在一台旧的P4 2.4Ghz机器上使用Ubuntu上的Python 2.6…以下是我的结果:
>>> timeit1()
Took 0.564911 seconds
>>> timeit2()
Took 0.403087 seconds
>>> timeit1()
Took 0.604713 seconds
>>> timeit2()
Took 0.387749 seconds
>>> timeit1()
Took 0.587829 seconds
>>> timeit2()
Took 0.379381 seconds
对我来说，SQRT一直都更快……甚至Codepad.org现在似乎也同意，在本地环境下，根号rt更快(http://codepad.org/6trzcM3j)。Codepad目前运行的是Python 2.5。也许克劳狄第一次回答的时候，他们使用的是2.4或更老的版本?
事实上，即使使用math.sqrt(i)来代替arg(i)，我仍然可以得到更好的sqrt。在本例中，timeit2()在我的机器上花费了0.53到0.55秒，这仍然比timeit1的0.56-0.60秒要好。
我会说，在现代Python中，使用数学。一定要把它带入本地环境，或者用somevar=math。或者从数学导入根号。
不管怎样(见吉姆的回答)。在我的机器上，运行python 2.5:
PS C:\> python -m timeit -n 100000 10000**.5
100000 loops, best of 3: 0.0543 usec per loop
PS C:\> python -m timeit -n 100000 -s "import math" math.sqrt(10000)
100000 loops, best of 3: 0.162 usec per loop
PS C:\> python -m timeit -n 100000 -s "from math import sqrt" sqrt(10000)
100000 loops, best of 3: 0.0541 usec per loop
