Python函数实现

Question

我已经看到了各种各样的球碰撞检测问题的答案，解释了为什么sqrt运算速度慢，为什么绝对值运算在浮桥上很快等等。我怎样才能找出哪些操作是昂贵的，哪些不是？在

基本上，我正在寻找一个资源，在那里我可以了解所有python库函数的实现。当人们说这些话的时候，他们实际上并没有考虑这些东西是如何在C中实现的，是吗？在

谢谢，希望了解更多关于这个光滑语言的实现细节。在

Answer 1

与任何语言一样，Python被翻译成机器代码，然后运行。所以是的，他们可能在谈论低层次的实现细节。在

总之，了解各种Python函数的快速实现的最佳方法是taking a look in the source code.

玩得开心！在

编辑：这个技巧实际上适用于我工作过的任何开源项目：有问题吗？看看源代码，你应该没问题。在

Answer 2

如果您正在寻找关于Python速度的一般提示，these performance tips是一个很好的资源。在

Answer 3

通过使用timeit模块可以找出哪些操作速度慢，哪些操作速度快。在

例如，比较一条直线内的各种方法，例如：

python -m timeit -s 'import math; x = 42.5; y = 17.2; r = 50.0' 'math.sqrt(x**2 + y**2) <= r'
python -m timeit -s 'import math; x = 42.5; y = 17.2; r = 50.0' 'math.hypot(x, y) <= r'
python -m timeit -s 'import math; x = 42.5; y = 17.2; r = 50.0' 'x**2 + y**2 <= r**2'

在我的机器上，结果是：

^{pr2}$

所以math.hypot赢了！顺便说一句，如果从内部循环中删除点式名称查找，则会获得稍微好一些的结果：

$ python -m timeit -s 'from math import hypot; x = 42.5; y = 17.2; r = 50.0' 'hypot(x, y) <= r'
1000000 loops, best of 3: 0.334 usec per loop