比較Python中的性能：相等與不相等

Question

在比較任何變量時，可以選擇比較平等與比較不平等。 對於具有一個元素的變量， 而不是字符串/ list / tuple / etc ... ，差異可能不存在或可忽略不計。

問題：當比較兩個多元素變量時，檢查它們是否比它們是否相等更慢或更快。

我的直覺告訴我，比較他們是否不平等應該更快。 我很好奇是否有人可以告訴我這是否屬實，以及對於哪種類型的多元素類型都是如此。

注意 ：我看過了，但在這里找不到任何能回答我問題的帖子。 這可能是顯而易見的，但我希望得到更多的意見，而不僅僅是我自己的意見。

Answer 1

你可以隨時檢查：

>>> timeit("{'a': 1, 'b': 2} == {'a': 2, 'b': 1}")
0.29072967777517983
>>> timeit("{'a': 1, 'b': 2} != {'a': 2, 'b': 1}")
0.2906114293159803

差異似乎可以忽略不計......也許是另一個測試案例？

>>> timeit("range(30) == range(35)")
0.7179841181163837
>>> timeit("range(30) != range(35)")
0.725536848004765

再次，可以忽略不計。

>>> timeit("a == b", "a = {'a': 1, 'b': 2}; b = {'a': 2, 'b': 1}")
0.06806470555693522
>>> timeit("a != b", "a = {'a': 1, 'b': 2}; b = {'a': 2, 'b': 1}")
0.06724365965146717

隨着對象的創建搬走了。 不可否認的是，小的例子，但我仍然認為，當它們變得明顯不同時，它們都會在適當時使用短路。

Answer 2

我認為它與object.__eq__()和object.__ne__直接相關。

當您使用== （等於）或!= （非等於）時啟動此方法，並且在要比較的對象的函數中，它可能更快或更慢，具體取決於方法的編寫方式。

請參閱官方文檔中的Datamodel Basic自定義 。

Answer 3

我對一些Cortex M3程序集（或至少我的教授說它就是這樣）的經驗是，當你檢查相等或不相等時，有一個比較命令設置3位，一個if語句（如果可以的話）稱之為），它看着一個特定的。 基本上你比較A和B ，3比特是更小，等於和更大，然后當你檢查任何東西它應該是檢查它是更大還是更小（2個檢查，所以2個周期）的不相等，或應用不是等於標志，取決於架構可能是2個不同的動作或單個循環。 因此我推測它取決於編譯器，匯編器和CPU的架構。

然而，這應該意味着你可以制作兩個程序，每個程序進行大量的此類檢查，並為執行計時，其中巨大的數量將達到成千上萬（通過C / C ++中的執行時間來判斷）。 在我看來，這是一個相當可行的任務，可以手動定時，因此你不會弄亂定時器，並且由於定時器在許多語言中具有一些特殊性，它們甚至可能無法捕獲單個執行時間聲明。 或者你可以計時巨大的循環，看看計算機說的是什么。

但請記住，如果在非等效循環中獲得1.1倍的時間，這並不意味着不等式需要1.1倍的相等檢查時間，因為循環具有更大的周期，它可能是時間的2倍。 對於每個循環使用更多檢查的更多測試，應該非常容易確定循環所花費的時間和檢查所花費的時間。 希望這可以幫助。