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?
更新
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……
在python 2.6中,(float).__pow__()函数使用C pow()函数,math.sqrt()函数使用C sqrt()函数。
在glibc编译器中,pow(x,y)的实现相当复杂,并且针对各种例外情况进行了很好的优化。例如,调用C pow(x,0.5)只调用sqrt()函数。
**或数学使用速度的差异。sqrt是由围绕C函数的包装器引起的,速度很大程度上取决于系统上使用的优化标志/C编译器。
编辑:
这是克劳狄算法在我机器上的结果。我得到了不同的结果:
zoltan@host:~$ python2.4 p.py
Took 0.173994 seconds
Took 0.158991 seconds
zoltan@host:~$ python2.5 p.py
Took 0.182321 seconds
Took 0.155394 seconds
zoltan@host:~$ python2.6 p.py
Took 0.166766 seconds
Took 0.097018 seconds
python要优化的是可读性。为此,我认为显式地使用平方根函数是最好的。话虽如此,我们还是来研究一下性能。
我为Python 3更新了Claudiu的代码,并使其不可能优化计算(未来一个优秀的Python编译器可能会做的事情):
from sys import version
from time import time
from math import sqrt, pi, e
print(version)
N = 1_000_000
def timeit1():
z = N * e
s = time()
for n in range(N):
z += (n * pi) ** .5 - z ** .5
print (f"Took {(time() - s):.4f} seconds to calculate {z}")
def timeit2():
z = N * e
s = time()
for n in range(N):
z += sqrt(n * pi) - sqrt(z)
print (f"Took {(time() - s):.4f} seconds to calculate {z}")
def timeit3(arg=sqrt):
z = N * e
s = time()
for n in range(N):
z += arg(n * pi) - arg(z)
print (f"Took {(time() - s):.4f} seconds to calculate {z}")
timeit1()
timeit2()
timeit3()
结果不同,但一个示例输出是:
3.6.6 (default, Jul 19 2018, 14:25:17)
[GCC 8.1.1 20180712 (Red Hat 8.1.1-5)]
Took 0.3747 seconds to calculate 3130485.5713865166
Took 0.2899 seconds to calculate 3130485.5713865166
Took 0.2635 seconds to calculate 3130485.5713865166
还有一个最近的输出:
3.7.4 (default, Jul 9 2019, 16:48:28)
[GCC 8.3.1 20190223 (Red Hat 8.3.1-2)]
Took 0.2583 seconds to calculate 3130485.5713865166
Took 0.1612 seconds to calculate 3130485.5713865166
Took 0.1563 seconds to calculate 3130485.5713865166
你自己试试。