为什么比较匹配的字符串比比较不匹配的字符串更快？ [复制]

Answer 1

结合我的评论和@khelwood 的评论：

TL;博士：
在分析两个比较的字节码时，它显示'time' 和'time' 字符串被分配给同一个对象。因此，一个前期身份检查（在 C 级别）是提高比较速度的原因。

相同对象分配的原因是，作为实施细节, CPython 实习生字符串仅包含“名称字符”（即字母和下划线字符）。这将启用对象的身份检查。

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字节码：

import dis

In [24]: dis.dis("'time'=='time'")
  1           0 LOAD_CONST               0 ('time')  # <-- same object (0)
              2 LOAD_CONST               0 ('time')  # <-- same object (0)
              4 COMPARE_OP               2 (==)
              6 RETURN_VALUE

In [25]: dis.dis("'time'=='1234'")
  1           0 LOAD_CONST               0 ('time')  # <-- different object (0)
              2 LOAD_CONST               1 ('1234')  # <-- different object (1)
              4 COMPARE_OP               2 (==)
              6 RETURN_VALUE

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分配时间：

在时间测试中使用分配也可以看到“加速”。将两个变量分配（和比较）到同一个字符串，比将两个变量分配（和比较）到不同的字符串要快。进一步支持假设，底层逻辑正在执行对象比较。这在下一节中得到证实。

In [26]: timeit.timeit("x='time'; y='time'; x==y", number=1000000)
Out[26]: 0.0745926329982467

In [27]: timeit.timeit("x='time'; y='1234'; x==y", number=1000000)
Out[27]: 0.10328884399496019

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Python源代码：

正如@mkrieger1 和@Masklinn 在他们的cmets 中提供的那样，source code 用于unicodeobject.c 首先执行指针比较，如果True 立即返回。

int
_PyUnicode_Equal(PyObject *str1, PyObject *str2)
{
    assert(PyUnicode_CheckExact(str1));
    assert(PyUnicode_CheckExact(str2));
    if (str1 == str2) {                  // <-- Here
        return 1;
    }
    if (PyUnicode_READY(str1) || PyUnicode_READY(str2)) {
        return -1;
    }
    return unicode_compare_eq(str1, str2);
}

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附录：

• Reference answer 很好地说明了如何读取反汇编的字节码输出。由@Delgan 提供
• Reference answer 很好地描述了 CPython 的字符串实习。由@ShadowRanger 提供

Answer 2

它不是总是更快地比较匹配的字符串。相反，比较共享相同 id 的字符串总是更快。证明身份确实是这种行为的原因（正如@S3DEV 出色地解释的那样）是这个：

>>> x = 'toto'
>>> y = 'toto'
>>> z = 'totoo'[:-1]
>>> w = 'abcd'
>>> x == y
True
>>> x == z
True
>>> x == w
False
>>> id(x) == id(y)
True
>>> id(x) == id(z)
False
>>> id(x) == id(w)
False
>>> timeit.timeit('x==y', number=100000000, globals={'x': x, 'y': y})
3.893762200000083
>>> timeit.timeit('x==z', number=100000000, globals={'x': x, 'z': z})
4.205321462000029
>>> timeit.timeit('x==w', number=100000000, globals={'x': x, 'w': w})
4.15288594499998

比较具有相同 id 的对象总是更快（您可以从示例中注意到，x 和 z 之间的比较比 x 和 y 之间的比较慢，这是因为 x和z 不共享相同的ID）。