用时间测试:

$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

所以地板部门只是一个较小的边缘.请注意,这些值非常接近,我不得不重新启动循环重复计数,以排除机器上的随机影响.即使有这么高的计数,你需要重复几次实验,看看数字还有多少,大多数时候出来的速度更快.

这是逻辑的,因为int()需要一个全局查找和一个函数调用(所以state被推和弹出):

>>> 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_F

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