什么更快？ “5 % 2 == 0”或 "not 5 % 2"
What is faster? "5 % 2 == 0" or "not 5 % 2"
我尝试使用 timeit 和 time.clock() 但我的计算机速度不一致，我找不到哪个更快，如果这个问题已经存在，那么我很抱歉，但我找不到它。
测试%2（即奇数/偶数）可以通过检查数字的最低有效位来快速执行。 （使用逻辑与：(n & 1)）。你很难击败它。
但是任何潜在的性能提升都可能在 Python 中减弱，因此，如果仅根据您的判断，性能提升超过表达式的混淆效果，那么对其进行分析并使用，尽管在 C 和C++，与您合作的人可能不熟悉。
我相信第二个版本 (not 5 % 2) 更快，因为 unary_not 操作比比较操作快。
最简单的方法是实际计时，使用 python 2.7 not 5 % 2 始终稍快一些：
In [1]: timeit 5 % 2== 0
10000000 loops, best of 3: 25.6 ns per loop
In [2]: timeit not 5 % 2
10000000 loops, best of 3: 24.5 ns per loop
使用按位与：
In [7]: timeit not 5 & 1
100000000 loops, best of 3: 19 ns per loop
In [8]: timeit 5 & 1 == 0
10000000 loops, best of 3: 30.1 ns per loop
我尝试使用 timeit 和 time.clock() 但我的计算机速度不一致，我找不到哪个更快，如果这个问题已经存在，那么我很抱歉，但我找不到它。
测试%2（即奇数/偶数）可以通过检查数字的最低有效位来快速执行。 （使用逻辑与：(n & 1)）。你很难击败它。
但是任何潜在的性能提升都可能在 Python 中减弱，因此，如果仅根据您的判断，性能提升超过表达式的混淆效果，那么对其进行分析并使用，尽管在 C 和C++，与您合作的人可能不熟悉。
我相信第二个版本 (not 5 % 2) 更快，因为 unary_not 操作比比较操作快。
最简单的方法是实际计时，使用 python 2.7 not 5 % 2 始终稍快一些：
In [1]: timeit 5 % 2== 0
10000000 loops, best of 3: 25.6 ns per loop
In [2]: timeit not 5 % 2
10000000 loops, best of 3: 24.5 ns per loop
使用按位与：
In [7]: timeit not 5 & 1
100000000 loops, best of 3: 19 ns per loop
In [8]: timeit 5 & 1 == 0
10000000 loops, best of 3: 30.1 ns per loop