Question

我想知道为什么repr(int)比str(int)更快。使用以下代码段：

ROUNDS = 10000

def concat_strings_str():
    return ''.join(map(str, range(ROUNDS)))

def concat_strings_repr():
    return ''.join(map(repr, range(ROUNDS)))

%timeit concat_strings_str()
%timeit concat_strings_repr()

我得到了这些时间（python 3.5.2，但与2.7.12的结果非常相似）：

 1.9 ms ± 17.9 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
 1.38 ms ± 9.07 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

如果我走在正确的道路上，the same function long_to_decimal_string is getting called在引擎盖下方。

我错了什么或者我还缺少什么？

更新：这可能与int的{{1}}或__repr__方法无关，但__str__和repr()之间存在差异，str()和int.__str__ {1}}事实上相对较快：

int.__repr__

结果：

def concat_strings_str():
    return ''.join([one.__str__() for one in range(ROUNDS)])

def concat_strings_repr():
    return ''.join([one.__repr__() for one in range(ROUNDS)])

%timeit concat_strings_str()
%timeit concat_strings_repr()

Answer 1

因为使用str(obj)必须首先通过type.__call__然后str.__new__ (create a new string)然后调用PyObject_Str (make a string out of the object)的int.__str__和最终，你链接的功能。

与repr(obj)对应的

builtin_repr会直接调用PyObject_Repr (get the object repr)，然后调用使用与int.__str__相同功能的int.__repr__。

此外，他们通过call_function（处理为调用生成的CALL_FUNCTION opcode的函数）所采用的路径略微不同。

来自GitHub上的主分支（CPython 3.7）：

str通过_PyObject_FastCallKeywords（调用type.__call__的那个）。除了执行更多检查之外，还需要创建一个元组来保存位置参数（参见_PyStack_AsTuple）。
repr通过调用_PyCFunction_FastCallKeywords的_PyMethodDef_RawFastCallKeywords。 repr也很幸运，因为它只接受一个参数（交换机将其引导到METH_0中的_PyMethodDef_RawFastCallKeywords个案例），因此无需创建元组，只需{{3} }。

根据您的更新说明，这不是int.__repr__与int.__str__的关系，它们毕竟是相同的功能;这完全取决于repr和str如何与他们联系。 str只需要更努力地工作。

Answer 2

我刚刚比较了3.5分支中的str和repr实现。请参阅here。

str：

似乎有更多支票

Answer 3

有几种可能性，因为负责str和repr返回的CPython函数略有不同。

但我想主要原因是str是type（一个类），而str.__new__方法必须调用__str__而repr可以直接转到__repr__。

为什么repr（int）比str（int）更快？

3 个答案: