split和slice到底哪种方法快？

歌者文明清理员

from time import time_ns

def timer(func):
    def inner(v):
        s = time_ns()
        func(v)
        e = time_ns()
        return e - s
    return inner

@timer
def a(identifier):
    return identifier.split(":")[0]

@timer
def b(identifier):
    return identifier[:identifier.find(":")]

count = [0, 0, 0]
for i in range(1000):
    t1 = a("1:2")
    t2 = b("1:2")
    if t1 > t2:
        count[0] += 1
    elif t2 > t1:
        count[1] += 1
    else:
        count[2] += 1
print(count)

rt，为什么会大部分一样，总有几个例外呢？

我觉得应该是 b() 快一点吧，因为 a 用到了 split 属性（方法）、列表、字符串、__getitem__，b 用到了切片、find 属性（方法）、字符串，应该 b 快一点啊？

顺便问一句，time.time_ns() 所计量的时间准吗？那几个例外是不是程序本身测量时间导致的误差造成？

FishC

首先，让我们来看一下你的代码。你定义了两个函数a和b，分别用split和slice处理输入的字符串。你使用了装饰器`@timer`来计算每个函数的执行时间（以纳秒为单位）。然后你进行了1000次循环，每次比较函数a和函数b的执行时间，并对结果进行计数。

现在让我们来解释你的观察结果。大部分情况下，你会发现两个函数的执行时间非常接近，但也会有一些微小的差异。这是由于多种因素导致的，包括操作系统和处理器的运行状态、内存访问速度、Python解释器的优化等。这些因素都可能会对代码的执行时间产生微小的影响。

至于你的猜测，根据一般的理论，split方法可能比slice稍慢一些，因为它需要进行更多的操作。但是这种差异通常是微不足道的，并且在实际应用中可能难以察觉。

至于你的第二个问题，time_ns()方法可以提供纳秒级的时间精度。然而，在实际应用中，使用time_ns()来比较代码的执行时间可能会受到一些误差的影响。这些误差可能是由于操作系统和硬件的限制，以及Python解释器的运行机制等因素造成的。

总结起来，不必担心split和slice之间微小的性能差异。在大多数情况下，选择更适合你的需求和代码可读性的方法更为重要。另外，当涉及到性能优化时，建议使用专门的性能测试工具来获取准确的测量结果，例如timeit模块。

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

歌者文明清理员

FishC 发表于 2024-6-5 23:26
首先，让我们来看一下你的代码。你定义了两个函数a和b，分别用split和slice处理输入的字符串。你使用了装饰 ...

1. 精度是纳秒，Python 执行程序不是慢一点的吗？误差应该会被放大吧？
2. 既然各种因素影响着 time_ns()，那为什么结果是完全相等（==）呢？

FishC

歌者文明清理员 发表于 2024-06-05 23:28
1. 精度是纳秒，Python 执行程序不是慢一点的吗？误差 ...

1. 对于时间的测量精度，time_ns()确实能提供纳秒级别的精度。然而，对于Python解释器的执行速度来说，这个精度可能会变得微不足道。因为Python是一种解释型语言，它的执行速度相对较慢，所以在实际应用中，我们可能难以观察到纳秒级别的差异。此外，操作系统和硬件的限制也可能会对测量结果产生误差。

2. 当然啦，你在计算每个函数的执行时间时，你使用了等于（==）符号进行比较。考虑到测量结果的微小误差，如果两个函数的执行时间非常接近，那么将它们直接进行等于比较，很大程度上是可以得到相等的结果的。但请记住，这只是因为你使用的是等于比较，并不代表绝对相等。对于要求更精确的比较，应该使用比较运算符（例如大于、小于）并设置一个阈值来判断它们之间的差异是否显著。

总之，虽然time_ns()提供了较高的时间测量精度，但由于Python解释器和其他因素的影响，我们需要注意到一些微小的误差和偏差。在进行时间测量时，在可行的情况下使用专门的性能测试工具，如timeit模块，可以提供更准确和可靠的结果。

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。