使用math.pow或**运算符哪个更有效?我什么时候应该使用另一个?
到目前为止,我知道x**y可以返回一个int或一个,float如果您使用小数,该函数pow将返回一个浮点数
x**y
int
float
pow
import math print math.pow(10, 2) print 10. ** 2
使用Power运算符**将更快,因为它不会产生函数调用的开销。如果您反汇编Python代码,则可以看到以下内容:
**
>>> dis.dis('7. ** i') 1 0 LOAD_CONST 0 (7.0) 3 LOAD_NAME 0 (i) 6 BINARY_POWER 7 RETURN_VALUE >>> dis.dis('pow(7., i)') 1 0 LOAD_NAME 0 (pow) 3 LOAD_CONST 0 (7.0) 6 LOAD_NAME 1 (i) 9 CALL_FUNCTION 2 (2 positional, 0 keyword pair) 12 RETURN_VALUE >>> dis.dis('math.pow(7, i)') 1 0 LOAD_NAME 0 (math) 3 LOAD_ATTR 1 (pow) 6 LOAD_CONST 0 (7) 9 LOAD_NAME 2 (i) 12 CALL_FUNCTION 2 (2 positional, 0 keyword pair) 15 RETURN_VALUE
请注意,我在这里使用变量i作为指数,因为类似常数的表达式7. ** 5实际上是在编译时求值的。
i
7. ** 5
现在,实际上,这种差异并不重要,正如您在计时时可以看到的那样:
>>> from timeit import timeit >>> timeit('7. ** i', setup='i = 5') 0.2894785532627111 >>> timeit('pow(7., i)', setup='i = 5') 0.41218495570683444 >>> timeit('math.pow(7, i)', setup='import math; i = 5') 0.5655053168791255
所以,虽然pow和math.pow大约慢一倍,但仍不够快,不会太在乎。除非您实际上可以将求幂识别为瓶颈,否则如果清晰度降低,就没有理由选择一种方法而不是另一种方法。这尤其适用,因为pow例如提供了集成的模运算。
math.pow
Alfe在上述评论中提出了一个很好的问题:
timeit表明这math.pow比**所有情况都要慢。math.pow()无论如何有什么好处?有谁知道它有什么好处呢?
timeit
math.pow()
math.pow内置函数pow和幂运算符的最大区别**在于,它 始终 使用浮点语义。因此,如果由于某种原因而要确保返回的结果是浮点数,math.pow则将确保此属性。
我们来看一个示例:我们有两个数字i和j,不知道它们是浮点数还是整数。但我们希望得到的浮点结果i^j。那么我们有什么选择呢?
j
i^j
i ** j
因此,让我们测试一下:
>>> timeit('float(i) ** j', setup='i, j = 7, 5') 0.7610865891750791 >>> timeit('i ** float(j)', setup='i, j = 7, 5') 0.7930400942188385 >>> timeit('float(i ** j)', setup='i, j = 7, 5') 0.8946636625872202 >>> timeit('math.pow(i, j)', setup='import math; i, j = 7, 5') 0.5699394063529439
如您所见,math.pow实际上更快!如果考虑一下,函数调用的开销现在也消失了,因为在所有其他替代方案中,我们都必须调用float()。
float()
此外,可能值得指出的是**,pow可以通过实现自定义类型的特殊__pow__(和__rpow__)方法来覆盖和的行为。因此,如果您出于某种原因(无论出于何种原因)不希望使用它,math.pow则不会这样做。
__pow__
__rpow__