python中的幂运算符(**)转化为什么？

Question

换句话说,两个星号背后是什么？它只是将数字乘以x倍或其他？作为后续问题,写2**3或2*2*2是否更好.我问,因为我听说在C++中最好不要使用pow()进行简单的计算,因为它调用了一个函数.

Answer 1

如果你对内部感兴趣,我会反汇编指令以获取它映射到的CPython字节码.使用Python3:

»»» def test():
    return 2**3
   ...: 
»»» dis.dis(test)
  2           0 LOAD_CONST               3 (8)
              3 RETURN_VALUE

好的,所以似乎在进入时已经完成了计算,并存储了结果.您获得2*2*2的完全相同的CPython字节码(随意尝试).因此,对于求值为常量的表达式,您得到相同的结果,并不重要.

如果你想要一个变量的力量怎么办？

现在你得到两个不同的字节码:

»»» def test(n):
        return n ** 3

»»» dis.dis(test)
  2           0 LOAD_FAST                0 (n)
              3 LOAD_CONST               1 (3)
              6 BINARY_POWER
              7 RETURN_VALUE

与

»»» def test(n):
    return n * 2 * 2
   ....: 

»»» dis.dis(test)
  2           0 LOAD_FAST                0 (n)
              3 LOAD_CONST               1 (2)
              6 BINARY_MULTIPLY
              7 LOAD_CONST               1 (2)
             10 BINARY_MULTIPLY
             11 RETURN_VALUE

现在的问题当然是BINARY_MULTIPLY比BINARY_POWER操作更快吗？

尝试这种方法的最佳方法是使用timeit.我将使用IPython %timeit魔法.这是乘法的输出:

%timeit test(100)
The slowest run took 15.52 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached 
10000000 loops, best of 3: 163 ns per loop

并为权力

The slowest run took 5.44 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached 
1000000 loops, best of 3: 473 ns per loop

您可能希望对代表性输入重复此操作,但凭经验看,乘法更快(但请注意所提到的关于输出方差的警告).

如果你想进一步的内部,我建议深入研究CPython代码.

Answer 2

虽然第二个对于数字来说稍微快一点，但与第一个相比，优势非常低：可读性。如果您需要时间，并且您面临进行此类优化的压力，那么 python 可能不是您应该使用的语言。

注意：对于数字以外的值：

a ** b翻译为

a.__pow__(b) 

而a * a * a是对

a.__mul__(a.__mul__(a))

测试代码：

import time

s = time.time()
for x in xrange(1,1000000):
    x**5
print "done in ", time.time() - s

s = time.time()
for x in xrange(1,1000000):
    x*x*x*x*x
print "done in ", time.time() - s

对于我的机器，它产生：

done in  0.975429058075
done in  0.260419845581
[Finished in 1.2s]