Python==与或与列表中的比较

检查是否相等时，以下各项的速度和功能是否存在实际差异：

number = 'one'
if number == 'one' or number == 'two':

vs

---

如果值是文字常量（如本例中所示），中的

可能运行得更快，因为（极其有限的）优化器将其转换为一个常量
元组，该元组一次加载，将执行的字节码工作减少到两个廉价加载，以及一个比较操作/条件跳转，其中链式
或
涉及两个廉价加载和每个测试的比较op/条件跳转

对于两个值，这可能没有多大帮助，但随着值数量的增加，在替代方案上节省字节码（特别是在命中率不常见或均匀分布在选项上的情况下）可能是有意义的

上述内容特别适用于CPython参考解释程序；其他口译员可能具有较低的每字节码成本，以减少或消除性能差异

如果
数字

是一个更复杂的表达式，则通常会带来好处<代码>我的昂贵函数（）在（…）中将明显优于

我的昂贵函数（）==A或我的昂贵函数（）==B

，因为前者只计算一次值

---

也就是说，如果

元组中的值不是常量文本，尤其是如果对早期值的命中比较常见，

中的

通常会比较昂贵（因为它必须创建每次测试的序列，即使它最终只测试第一个值）。
谈论功能性-不，这两种方法通常是不同的：参见
您是否
timeit
？怎么搞的？如果
number='two'
，或者在假y的情况下，该怎么办？如果性能很重要，为什么不在{'1'，'2'}

中使用

？我认为OP应该计时并自己回答。我会把两个帖子都投上一票，然后使用一个集合会比一个列表更快。因此，当您使用set与if语句进行计时检查时。@GrantWilliams:
set
仅当要测试的值的数量足够大时才有帮助；对于两个值，
set
没有帮助。在本例中，OP询问的是Python2，它没有优化
集合
文本中的测试，因此每次都必须从头开始重建
集合
，即使这些值都是文本常量，除非将集合创建为全局常量，否则速度肯定会变慢。在Python3上，有一种优化方法可以用常量
frozenset
替换上下文中常量的
set
文本，这样它可以在那里保存一些内容，但不能保存在Py2中。@JayCalamari我运行了timeit。我不知道。这方面的结果几乎相同。
NaN
的怪异之处值得注意，但这并不是一个“一般性差异”（
NaN
在其“不等同于自身”的行为上几乎是独一无二的）。就功能而言，['one'，'two']

中的

数字等同于（除了值加载计数）
数字等于'one'或数字等于'one'或数字等于'two'或数字等于'two'
。对于字符串，这纯粹是一种性能提升，而不是行为差异。@ShadowRanger如果我们谈论的是字符串列表或其他默认类型，我同意。但是用户定义类的对象可以实现它们自己的
\uuuueq\uuuuu
，这可以包括非平凡的计算或关注类似对象是否相等-检查
is
可以改变行为。对于覆盖
\uuuu包含\uuuu
的自定义容器也是如此（但我认为这是一种罕见的情况）。
number = 'one'
if number in ['one', 'two']: