你到底做了多少次平方根?你正在尝试用Python编写一些3D图形引擎吗?如果不是，那么为什么要使用晦涩的代码而不是易于阅读的代码呢?在我能预见的任何应用中，时间差都比任何人能注意到的要小。我真的不想放下你的问题，但看起来你在不成熟的优化上走得有点太远了。

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。

Math.sqrt (x)比x**0.5快得多。

import math
N = 1000000

%%timeit
for i in range(N):
    z=i**.5

10个循环，最好的3:156毫秒每循环

%%timeit
for i in range(N):
    z=math.sqrt(i)

10个循环，最好的3:91.1毫秒每循环

使用Python 3.6.9(笔记本)。

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

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)

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