为什么hash()在python3.4和python2.7下比较慢

前端之家收集整理的这篇文章主要介绍了为什么hash()在python3.4和python2.7下比较慢前端之家小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。

我正在使用timeit进行一些性能评估,并发现python 2.7.10和python 3.4.3之间的性能降级.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

那是一个约.降低40%!整数,浮点数,字符串(unicodes或bytearrays)等是否被散列似乎并不重要;退化大致相同.在这两种情况下,哈希都返回64位整数.以上是在我的Mac上运行,并在Ubuntu盒子上得到了较小的降级(20%).

我也在python2.7测试中使用PYTHONHASHSEED = random,在某些情况下,为每个“case”重新启动python,我看到hash()性能变得更糟,但从未像python3.4那样慢

谁知道这里发生了什么?是否为python3选择了更安全但更慢的哈希函数

最佳答案
在Python 2.7和Python 3.4之间的hash()函数有两处变化

>收养SipHash
>默认启用哈希随机

参考文献:

>从Python 3.4起,它使用SipHash作为散列函数.阅读:Python adopts SipHash
>自从Python 3.3哈希随机化默认启用.参考:object.__hash__(本节最后一行).将值0指定为PYTHONHASHSEED将禁用散列随机化.

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