Question

最近在使用timeit和Python的指数时，我发现相当多的怪异之处。

首先，知道math.sin（1）==（e ** 1j）.imag，我对它们的相对速度感到好奇。这是我发现的：

>>> timeit('sin(1)', 'from math import sin')
0.12068345113220857

>>> timeit('(e**1j).imag', 'from math import e')
0.27201285586511403

>>> timeit('exp(1j).imag', 'from cmath import exp')
0.25259275173584683

>>> timeit('(2.718281828459045**1j).imag')
0.04272853350335026

这对我来说很奇怪。为什么使用数字本身和**比其他任何东西都快呢？为什么它比罪恶快？我知道这不是由于进口；我分开排除了这一点。还请考虑：

>>> (2.718281828459045**1j).imag
0.8414709848078965

>>> sin(1)
0.8414709848078965

因此，它给出了正确的答案。

我决定更深入地研究，发现.imag是(2.718281828459045**1j).imag缓慢的真正原因。实际上，

>>> timeit('2.718281828459045**1j')
0.013987474140321865

似乎与1j无关。我可以使用2j或0.95j并获得相同的速度。此外，它甚至快于复杂和规则的乘法！

>>> timeit('1*1j')
0.01617102287718808

>>> timeit('1*1')
0.016536898499907693

我很困惑。当它至少做同样多的工作（并计算cos）时，怎么能比罪恶那么快呢？它怎么能像整数乘法一样快？我怀疑这部分是由于timeit开销产生的噪音（某处必须有一个循环），但是即使那样也不能解释所有问题。我将不胜感激。

Answer 1

您可以通过使用dis模块查看CPython生成的字节码来解释您的观察。让我们看看。

********************************************************************************
from match import sin; sin(1)
  1           0 LOAD_CONST               0 (0)
              2 LOAD_CONST               1 (('sin',))
              4 IMPORT_NAME              0 (match)
              6 IMPORT_FROM              1 (sin)
              8 STORE_NAME               1 (sin)
             10 POP_TOP
             12 LOAD_NAME                1 (sin)
             14 LOAD_CONST               2 (1)
             16 CALL_FUNCTION            1
             18 POP_TOP
             20 LOAD_CONST               3 (None)
             22 RETURN_VALUE
********************************************************************************
from math import e; (e**1j).imag
  1           0 LOAD_CONST               0 (0)
              2 LOAD_CONST               1 (('e',))
              4 IMPORT_NAME              0 (math)
              6 IMPORT_FROM              1 (e)
              8 STORE_NAME               1 (e)
             10 POP_TOP
             12 LOAD_NAME                1 (e)
             14 LOAD_CONST               2 (1j)
             16 BINARY_POWER
             18 LOAD_ATTR                2 (imag)
             20 POP_TOP
             22 LOAD_CONST               3 (None)
             24 RETURN_VALUE
********************************************************************************
from cmath import exp; exp(1j).imag
  1           0 LOAD_CONST               0 (0)
              2 LOAD_CONST               1 (('exp',))
              4 IMPORT_NAME              0 (cmath)
              6 IMPORT_FROM              1 (exp)
              8 STORE_NAME               1 (exp)
             10 POP_TOP
             12 LOAD_NAME                1 (exp)
             14 LOAD_CONST               2 (1j)
             16 CALL_FUNCTION            1
             18 LOAD_ATTR                2 (imag)
             20 POP_TOP
             22 LOAD_CONST               3 (None)
             24 RETURN_VALUE
********************************************************************************
(2.718281828459045**1j).imag
  1           0 LOAD_CONST               0 ((0.5403023058681398+0.8414709848078965j))
              2 LOAD_ATTR                0 (imag)
              4 RETURN_VALUE

如您所见，您的最后一个示例是如此之快，因为在创建字节码时，解释器将值转换为常量。除了调用imag以外，您实际上没有在上一次配置中做任何工作。

为什么在Python 3中复指数运算如此之快？

1 个答案: