Python 为什么if True比if 1慢？

为什么Python中的

if-True

比

if-1

慢？如果

为真

不应该比

如果为1

快吗

我试图学习

timeit

模块。从基础开始，我尝试了以下几点：

>>> def test1():
...     if True:
...         return 1
...     else:
...         return 0

>>> print timeit("test1()", setup = "from __main__ import test1")
0.193144083023


>>> def test2():
...     if 1:
...         return 1
...     else:
...         return 0

>>> print timeit("test2()", setup = "from __main__ import test2")
0.162086009979


>>> def test3():
...     if True:
...             return True
...     else:
...             return False

>>> print timeit("test3()", setup = "from __main__ import test3")
0.214574098587

>>> def test4():
...     if 1:
...             return True
...     else:
...             return False

>>> print timeit("test4()", setup = "from __main__ import test4")
0.160849094391

我被这些事情弄糊涂了：

根据Sylvain Defresne先生在年的回复，所有内容都先隐式转换为

bool

，然后进行检查。那么为什么

if True

比

if 1

慢呢

为什么

test3

比

test1

慢，即使只有

返回值不同

就像问题2，但是为什么

test4

比

test2

快一点呢

注意：我运行了三次

timeit

，取结果的平均值，然后将时间和代码一起发布到这里

---

这个问题与如何进行微观基准测试无关（我在本例中进行了微基准测试，但我也知道它太基本了），但为什么检查“真”变量比检查常量慢。

True

和

False

不是其中的关键字

它们必须在运行时解析。这一点在过去有所改变

Python 3上的相同测试：

>>> timeit.timeit('test1()',setup="from __main__ import test1", number=10000000)
2.806439919999889
>>> timeit.timeit('test2()',setup="from __main__ import test2", number=10000000)
2.801301520000038
>>> timeit.timeit('test3()',setup="from __main__ import test3", number=10000000)
2.7952816800000164
>>> timeit.timeit('test4()',setup="from __main__ import test4", number=10000000)
2.7862537199999906

---

时间误差在1%以内，这是可以接受的。

字节码反汇编使差异明显

>>> dis.dis(test1)
  2           0 LOAD_GLOBAL              0 (True)
              3 JUMP_IF_FALSE            5 (to 11)
              6 POP_TOP             

  3           7 LOAD_CONST               1 (1)
             10 RETURN_VALUE        
        >>   11 POP_TOP             

  5          12 LOAD_CONST               2 (0)
             15 RETURN_VALUE        
             16 LOAD_CONST               0 (None)
             19 RETURN_VALUE        

正如Kabie提到的，

True

和

False

是Python 2中的全局变量。很多东西都在访问它们

>>> dis.dis(test2)
  3           0 LOAD_CONST               1 (1)
              3 RETURN_VALUE        

Python编译器能够将

1

识别为一个持续的“真实”表达式，并优化冗余条件

>>> dis.dis(test3)
  2           0 LOAD_GLOBAL              0 (True)
              3 JUMP_IF_FALSE            5 (to 11)
              6 POP_TOP             

  3           7 LOAD_GLOBAL              0 (True)
             10 RETURN_VALUE        
        >>   11 POP_TOP             

  5          12 LOAD_GLOBAL              1 (False)
             15 RETURN_VALUE        
             16 LOAD_CONST               0 (None)
             19 RETURN_VALUE        

与

test1

几乎相同，还有一个

LOAD\u GLOBAL

>>> dis.dis(test4)
  3           0 LOAD_GLOBAL              0 (True)
              3 RETURN_VALUE        

---

请参见

test2

。但是

LOAD\u GLOBAL

比

LOAD\u CONST

要贵一些，我认为您的测试太小了。三次运行的平均值是不够的：pI了解：）即使测试用例太基本，也无法思考。然而，我们需要从正确的地方开始：）可能重复@JarrodRoberson，谢谢链接：-）然而，我的问题与一般的微基准无关。这是关于为什么使用关键字检查布尔值比检查常量慢。True比数字1try

True，False=False，True