很可能是math.sqrt(x)，因为它针对平方根进行了优化。

基准测试将为您提供您正在寻找的答案。

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

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

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。

你好!我刚刚创建了一个堆栈交换配置文件来参与这次对话! 我所做的事情可能看起来微不足道，但在评判之前请先听我说完:

实验条件:

离线(没有internet编译器问题) 保持系统状态尽可能稳定 在一次尝试中测试所有3个功能

对于原问题中陈述的每个函数，我运行了3个循环，每个循环5个迭代。我在每个循环中计算了从0到10^8的整数的平方根。

以下是调查结果: 时间: √(x) < x**0.5 < pow(x, 0.5)

注:以两位数的秒差，超过10^8的非负 整数。

输出截图: 输出

我的结论是:

我觉得Guido的邮件很好地证明了这些时间。 考虑以下语句:

"math.sqrt()链接到C并且不接受复数" **和pow()是等价的

因此，我们可以暗示**和pow()都有一定的开销成本，因为它们都必须检查传递的输入是否为复数，即使我们传递的是整数。此外，复数是Python内置的，使用Python编写Python代码是计算机上的任务。

值得注意的是，math.sqrt()的工作速度相对较快，因为它既不需要检查复数参数的麻烦，也因为它直接与C语言函数连接，C语言函数被证明比一般的Python快一点。

如果你对这个结论的看法与我不同，请告诉我!

代码:

import time
import math
print("x**0.5 : ")
for _ in range(5):
    start = time.time()
    for i in range(int(1e8)):
        i**0.5
    end = time.time()
    print(end-start)
print("math.sqrt(x) : ")
for _ in range(5):
    start = time.time()
    for i in range(int(1e8)):
        math.sqrt(i)
    end = time.time()
    print(end-start)
print("pow(x,0.5) : ")
for _ in range(5):
    start = time.time()
    for i in range(int(1e8)):
        pow(i,0.5)
    end = time.time()
    print(end-start)

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