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python - Python中的幂运算符(**)翻译成什么？

coder 2023-08-23 原文

换句话说，两个星号后面存在什么？是简单地将数字乘以 x 还是其他什么？

作为后续问题，写2**3还是2*2*2比较好。我问是因为我听说在 C++ 中最好不要使用 pow() 进行简单计算，因为它会调用一个函数。

最佳答案

如果您对内部结构感兴趣，我会反汇编指令以获取它映射到的 CPython 字节码。使用 Python3:

»»» def test():
    return 2**3
   ...: 
»»» dis.dis(test)
  2           0 LOAD_CONST               3 (8)
              3 RETURN_VALUE

好的，这似乎已经在输入时就完成了计算，并存储了结果。对于 2*2*2，您将获得完全相同的 CPython 字节码(请随意尝试)。因此，对于计算结果为常量的表达式，您会得到相同的结果，这无关紧要。

如果你想要变量的力量怎么办？

现在你得到了两个不同的字节码:

»»» def test(n):
        return n ** 3

»»» dis.dis(test)
  2           0 LOAD_FAST                0 (n)
              3 LOAD_CONST               1 (3)
              6 BINARY_POWER
              7 RETURN_VALUE

对比

»»» def test(n):
    return n * 2 * 2
   ....: 

»»» dis.dis(test)
  2           0 LOAD_FAST                0 (n)
              3 LOAD_CONST               1 (2)
              6 BINARY_MULTIPLY
              7 LOAD_CONST               1 (2)
             10 BINARY_MULTIPLY
             11 RETURN_VALUE

现在的问题当然是，BINARY_MULTIPLY 是否比 BINARY_POWER 操作更快？

最好的尝试方法是使用 timeit。我将使用 IPython %timeit 魔法。这是乘法的输出:

%timeit test(100)
The slowest run took 15.52 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached 
10000000 loops, best of 3: 163 ns per loop

为了权力

The slowest run took 5.44 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached 
1000000 loops, best of 3: 473 ns per loop

您可能希望对代表性输入重复此操作，但根据经验，乘法看起来更快(但请注意上述关于输出方差的警告)。

如果您想了解更多内部信息，我建议您深入研究 CPython 代码。

关于python - Python中的幂运算符(**)翻译成什么？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/33762613/

运算符译成codesectionprepythonoperatorstranslate

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