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python - 在 python 中将 float 转换为 int 的有效方法是什么？

coder 2023-08-14 原文

我一直在使用 n = int(n) 将 float 转换为 int。

最近，我遇到了另一种方法来做同样的事情:

n = n//1

哪种方法最有效，为什么？

最佳答案

用 timeit 测试:

$ bin/python -mtimeit -n10000000 -s 'n = 1.345' 'int(n)'
10000000 loops, best of 3: 0.234 usec per loop
$ bin/python -mtimeit -n10000000 -s 'n = 1.345' 'n // 1'
10000000 loops, best of 3: 0.218 usec per loop

所以楼层划分只是稍微快一点。请注意，这些值非常接近，我不得不提高循环重复计数以消除对我机器的随机影响。即使有如此高的计数，您也需要重复实验几次，以查看数字仍然有多少变化，以及大多数的结果更快。

这是合乎逻辑的，因为 int() 需要全局查找和函数调用(因此状态被压入和弹出):

>>> import dis
>>> def use_int(n):
...     return int(n)
... 
>>> def use_floordiv(n):
...     return n // 1
... 
>>> dis.dis(use_int)
  2           0 LOAD_GLOBAL              0 (int)
              3 LOAD_FAST                0 (n)
              6 CALL_FUNCTION            1
              9 RETURN_VALUE        
>>> dis.dis(use_floordiv)
  2           0 LOAD_FAST                0 (n)
              3 LOAD_CONST               1 (1)
              6 BINARY_FLOOR_DIVIDE 
              7 RETURN_VALUE

LOAD_GLOBAL 和 CALL_FUNCTION 操作码比 LOAD_CONST 和 BINARY_FLOOR_DIVIDE 操作码慢； LOAD_CONST 是一个简单的数组查找，LOAD_GLOBAL 需要改为进行字典查找。

将 int() 绑定(bind)到本地名称可以产生很小的差异，再次赋予它优势(因为它必须比 //1 地板除法做更少的工作):

$ bin/python -mtimeit -n10000000 -s 'n = 1.345' 'int(n)'
10000000 loops, best of 3: 0.233 usec per loop
$ bin/python -mtimeit -n10000000 -s 'n = 1.345; int_=int' 'int_(n)'
10000000 loops, best of 3: 0.195 usec per loop
$ bin/python -mtimeit -n10000000 -s 'n = 1.345' 'n // 1'
10000000 loops, best of 3: 0.225 usec per loop

同样，您需要运行 1000 万次循环才能始终如一地查看差异。

也就是说，int(n) 更加明确，除非您在时间关键的循环中执行此操作，否则 int(n) 会在可读性方面胜出超过 n//1。时间差异太小，以至于必须计算出 //1 做什么 的认知成本在这里是值得的。

关于python - 在 python 中将 float 转换为 int 的有效方法是什么？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/20470493/

pythonfloatcode10000000intperformance

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