# Comparación entera de Python (no igual a 0) puntos de referencia -- python campo con python-3.x campo con optimization campo con timing camp Relacionados El problema

## Python integer comparison (not equal to 0) benchmarks

0 ### problema

Español

Estaba haciendo un motor de física 2D en Python por diversión. Utilizo la velocidad de un objeto para determinar si debería ejecutar la detección de colisiones en ella. Es si su velocidad lo hará dentro de otro objeto en el siguiente ciclo, entonces ejecuto la detección de colisiones en él.

NOTA: Las velocidades X y Y son siempre enteros

Así que me di cuenta de que tendría que verificar que las velocidades X o Y del objeto sean menores o mayores que (no) 0.

Hay muchas maneras de hacer esto. Me fui con 4 métodos diferentes:

` ` def cmp1 (a,b):     return a > 0 or a < 0 or b > 0 or b < 0  def cmp2 (a, b):     return a != 0 or b != 0  def cmp3 (a, b):     return abs(a | b) > 0  def cmp4 (a, b):     return a | b != 0  ` `

Me gusta el 4º método porque tiene menos operaciones y lee bien en inglés ` a or b does not equal 0 `

Pero de los 4 métodos, y del método de evaluación comparativa que utilicé, tiene el 2º tiempo promedio más lento que me sorprendió. De hecho, el primer método es el más rápido (nuevamente, utilizando el método de evaluación comparativa que utilicé).

Aquí está el método que solía resolver los horarios:

` ` def randints(min, max, amount):     return tuple([random.randint(min, max) for i in range(amount)])  times = [] for i in range(1000):     n = randints(-9999, 9999, 2)     t = time.time() * 1000     cmp4(*n)     t2 = time.time() * 1000     times.append(t2-t)  print('Average Time: ', sum(times)/len(times))   ``

Si ejecuto esta varias veces para cada método, obtengo resultados muy consistentes:

cmp1 - 0.00027s

cmp2 - 0.00032s

cmp3 - 0.00037s

cmp4 - 0.00035s

Entonces, mi pregunta es ¿Por qué el 4º método es tan lento en comparación con la primera? seguramente 2 operaciones (una bitwise, una comparación) debe ser más rápida que 4.

y, sí, sé que es una diferencia de solo un par de microsegundos.

Original en ingles

I was making a 2D physics engine in python for fun. I use an object's velocity to determine if I should run the collision detection on it. I.e if it's velocity would cause it to be inside another object on the next cycle, then I run the collision detection on it.

Note: x and y velocities are always integers

So I realised that I would have to check that the object's x or y velocities are either less than or greater than (not) 0.

There are a lot of ways to do this. I came up with 4 different methods:

``def cmp1 (a,b):     return a > 0 or a < 0 or b > 0 or b < 0  def cmp2 (a, b):     return a != 0 or b != 0  def cmp3 (a, b):     return abs(a | b) > 0  def cmp4 (a, b):     return a | b != 0 ``

I like the 4th method because it has the fewest operations and reads well in English `a or b does not equal 0`

But of the 4 methods, and of the benchmarking method I used, it has the 2nd slowest average time which surprised me. In fact, the first method is the fastest (again, using the benchmarking method I used).

Here is the method I used to work out the timings:

``def randints(min, max, amount):     return tuple([random.randint(min, max) for i in range(amount)])  times = [] for i in range(1000):     n = randints(-9999, 9999, 2)     t = time.time() * 1000     cmp4(*n)     t2 = time.time() * 1000     times.append(t2-t)  print('Average Time: ', sum(times)/len(times)) ``

If I run this multiple times for each method, I get very consistent results:

cmp1 - 0.00027s

cmp2 - 0.00032s

cmp3 - 0.00037s

cmp4 - 0.00035s

So my question is why is the 4th method so slow compared to the first? surely 2 operations (one bitwise, one comparison) should be faster than 4.

And, yes, I know its a difference of only a couple of microseconds.

## Lista de respuestas

2  La mejor respuesta

Hay mejores métodos de prueba

` ` y = [(random.randint(0,1), random.randint(0,1)) for _ in range(100_000)]  def test(cmp):     [cmp(a, b) for a, b in y]  %timeit test(cmp1) 20.1 ms ± 315 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each) %timeit test(cmp2) 17.3 ms ± 212 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each) %timeit test(cmp3) 29.3 ms ± 588 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each) %timeit test(cmp4) 21.9 ms ± 289 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)  ` `

La principal ventaja de ` or ` es que está cortocircuitando, efectivamente equivalente a:

` ` def or(a, b):     if a: return a     return b   ``

Considerando que ` | requiere una operación real (nivel muy bajo) a realizar, luego se debe crear un nuevo objeto entero de Python y luego se debe realizar otra operación. `

Mi prueba usa una matriz que es un 50% ceros. Si hubiera un porcentaje más grande o menor de los ceros, los resultados pueden ser bastante diferentes.

En cualquier caso, olvidó el método más rápido de todos (ya que todos los números que no son cero son ` True `):

` ` def cmp0(a, b):     return a or b  bool(cmp0(0, 0)), bool(cmp0(-12, 0)), bool(cmp0(3.14, 0)) # --> (False, True, True)  %timeit test(cmp0) 12.8 ms ± 191 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)   ``

Sin embargo, si quisiera ser lo más claro posible (algo en el corazón de la programación en Python), usaría ` a != 0 or b != 0 . `

There are better testing methods

``y = [(random.randint(0,1), random.randint(0,1)) for _ in range(100_000)]  def test(cmp):     [cmp(a, b) for a, b in y]  %timeit test(cmp1) 20.1 ms xc2xb1 315 xc2xb5s per loop (mean xc2xb1 std. dev. of 7 runs, 10 loops each) %timeit test(cmp2) 17.3 ms xc2xb1 212 xc2xb5s per loop (mean xc2xb1 std. dev. of 7 runs, 100 loops each) %timeit test(cmp3) 29.3 ms xc2xb1 588 xc2xb5s per loop (mean xc2xb1 std. dev. of 7 runs, 10 loops each) %timeit test(cmp4) 21.9 ms xc2xb1 289 xc2xb5s per loop (mean xc2xb1 std. dev. of 7 runs, 10 loops each) ``

The main advantage of `or` is that it is short circuiting, effectively equivalent to:

``def or(a, b):     if a: return a     return b ``

Whereas `|` requires an actual (very low level) operation to be performed, then a new python integer object to be created and then another operation to be performed.

My test uses an array which is 50% zeros. If there was a larger or smaller percentage of of zeros the results may be quite different.

In any case, you forgot the fastest method of all (since all non-zero numbers are `True`):

``def cmp0(a, b):     return a or b  bool(cmp0(0, 0)), bool(cmp0(-12, 0)), bool(cmp0(3.14, 0)) # --> (False, True, True)  %timeit test(cmp0) 12.8 ms xc2xb1 191 xc2xb5s per loop (mean xc2xb1 std. dev. of 7 runs, 100 loops each) ``

However if you wanted to be as clear as possible (something at the heart of programming in python), I'd use `a != 0 or b != 0`.

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