【发布时间】：2016-10-19 16:37:45
【问题描述】：
我正在使用 timeit 进行一些性能评估，发现 python 2.7.10 和 python 3.4.3 之间的性能下降。我把它缩小到hash()函数：
python 2.7.10：
>>> import timeit
>>> timeit.timeit('for x in xrange(100): hash(x)', number=100000)
0.4529099464416504
>>> timeit.timeit('hash(1000)')
0.044638872146606445
python 3.4.3：
>>> import timeit
>>> timeit.timeit('for x in range(100): hash(x)', number=100000)
0.6459149940637872
>>> timeit.timeit('hash(1000)')
0.07708719989750534
这是一个大约。 40%退化！整数、浮点数、字符串（unicodes 或 bytearrays）等是否被散列似乎并不重要；退化是差不多的。在这两种情况下，哈希都返回一个 64 位整数。以上是在我的 Mac 上运行的，在 Ubuntu 机器上的降级较小（20%）。
我还在 python2.7 测试中使用了 PYTHONHASHSEED=random，在 一些 案例中，为每个“案例”重新启动 python，我看到 hash() 的性能变得更糟了，但是从来没有python3.4那么慢
有人知道这里发生了什么吗？是否为 python3 选择了更安全但更慢的哈希函数？
【问题讨论】：
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哈希函数绝对不安全。它不打算用作加密哈希。它的主要用途是用于
dicts 和sets。 -
斯文：我明白。请阅读第一段：我没有将它用于加密目的。事实上，我根本没有直接使用 hash()，但我相信这是为什么 python3.4 下的 somedict[someindex] 比 python 2.7 下慢的根本原因
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他们在 Python 3.4 中切换到 SipHash，这在某些数据上比 FNV 慢。见bugs.python.org/issue14621
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@vaultah：谢谢！将其作为“答案”与参考一起投入，我会给你一个赞成票！匿名：当它运行数十亿次时，你会注意到不同之处。 40% 就是 40%。
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@ChrisCogdon 我正在回答最后一个问题。哈希不安全。
标签： python python-3.4