有什么原因 x == x 没有被快速评估吗？我希望 __eq__ 会检查它的两个参数是否相同，如果是则立即返回 True。但它并没有这样做:
s = set(range(100000000))
s == s # this doesn't short-circuit, so takes ~1 sec
对于内置函数，x == x 我认为总是返回 True？对于用户定义的类，我猜有人可以定义不满足此属性的 __eq__，但是否有任何合理的用例？
我希望快速评估 x == x 的原因是因为当 memoizing functions with very large arguments 时它会造成巨大的性能损失。 :
from functools import lru_cache
@lru_cache()
def f(s):
return sum(s)
large_obj = frozenset(range(50000000))
f(large_obj) # this takes >1 sec every time
请注意，@lru_cache 对于大型对象反复缓慢的原因并不是因为它需要计算__hash__(这只完成一次，然后被硬缓存为pointed out by @jsbueno)，但是因为字典的哈希表需要执行 __eq__ every 以确保它在桶中找到正确的对象(哈希的相等性是显然不够)。
更新:
看来这个问题值得分三种情况来考虑。
1) 用户定义类型(即非内置/标准库)。
正如@donkopotamus 所指出的，在某些情况下，x == x 不应计算为 True。例如，对于 numpy.array 和 pandas.Series 类型，结果有意不可转换为 bool 值，因为不清楚自然语义应该是什么(False 是否意味着容器是空的，还是意味着其中的所有项目都是假的？)。
但是在这里，python 不需要做任何事情，因为用户总是可以在适当的情况下自行短路 x == x 比较:
def __eq__(self, other):
if self is other:
return True
# continue normal evaluation
2) Python 内置/标准库类型。
a) 非容器。
据我所知，这种情况下可能已经实现了短路 - 我无法判断，因为无论哪种方式都非常快。
b) 容器(包括str)。
正如@Karl Knechtel 评论的那样，如果在 self 不是 other 的情况下，短路带来的节省被额外的开销所抵消，那么添加短路可能会损害整体性能。虽然理论上可行，但即使在那种情况下，相对而言开销也很小(容器比较永远不会超快)。当然，在短路有帮助的情况下，节省的费用会非常可观。
顺便说一句，事实证明 str 确实短路了:比较巨大的相同字符串是即时的。
最佳答案
正如您所说，有人可以很容易地定义一个您个人不赞成的 __eq__ ... 例如，Institute of Electrical and Electronics Engineers这样做可能很愚蠢:
>>> float("NaN") == float("NaN")
False
另一个“不合理的用例”:
>>> bool(numpy.ma.masked == numpy.ma.masked)
False
甚至:
>>> numpy.arange(10) == numpy.arange(10)
array([ True, True, True, True, True, True, True, True, True, True], dtype=bool)
它有胆量甚至不能转换为 bool!
因此 x == x 肯定有实际范围 不会 自动短路为真。
然而，以下也许是一个很好的问题:
Why doesn't
set.__eq__check for instance identity?
好吧，有人可能会想...因为集合 S 可能包含 NaN 并且由于 NaN 不能等于自身，所以这样的集合肯定S 不能等于自己？调查:
>>> s = set([float("NaN")])
>>> s == s
True
嗯，这很有趣，特别是因为:
>>> {float("NaN")} == {float("NaN")}
False
此行为是由于 Python 需要 sequences to be reflexive。 .
关于python - 相同对象的缓慢相等评估 (x == x)，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/38779421/
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