* vs ** для операции степени 2

Я не согласен с g.d.d.c, умножение намного быстрее!

"""Evaluating the difference in execution time between n*n and n**2"""

from time import time

n = 2
t = time()
for i in range(5000000):
    n**2
print("Time for n**2:\t%0.3f" % (time()-t))
t = time()
for i in range(5000000):
    n*n
print("Time for n*n:\t%0.3f" % (time()-t))


def test(n):
    """
    Difference in execution time between n*n and n**2
    within function scope.
    """
    t = time()
    for i in range(5000000):
        n**2
    print("Time for n**2:\t%0.3f" % (time()-t))
    t = time()
    for i in range(5000000):
        n*n
    print("Time for n*n:\t%0.3f" % (time()-t))

test(n)

Результаты :

Time for n**2: 2.324496030807495
Time for n*n:  0.5879969596862793
Time for n**2: 2.0771241188049316
Time for n*n:  0.2894318103790283

Вы можете видеть, что умножение выполняется примерно в 4 раза быстрее вне функции и в 7 раз быстрее в функции. Я не могу объяснить разницу между этими двумя тестами, и я не уверен в разнице между n*n и n**2, но это может быть связано с тем, что Python является интерпретируемым языком, и обработка последнего занимает больше времени, даже если операции процессора очень похожи, как показывает gddc.

На самом деле, они, вероятно, очень похожи по общей стоимости:

>>> def s1(x):
...   return x * x
...
>>>
>>> def s2(x):
...   return x ** 2
...
>>>
>>> from dis import dis
>>>
>>> dis(s1)
  2           0 LOAD_FAST                0 (x)
              3 LOAD_FAST                0 (x)
              6 BINARY_MULTIPLY
              7 RETURN_VALUE
>>> dis(s2)
  2           0 LOAD_FAST                0 (x)
              3 LOAD_CONST               1 (2)
              6 BINARY_POWER
              7 RETURN_VALUE
>>>

Я думаю, что вы, вероятно, преждевременно оптимизируете, даже для миллионов или миллиардов итераций. Если вы не определили это как узкое место, просто используйте то, что для вас наиболее идиоматично.

И, для полноты, результаты timeit:

>>> timeit.Timer("s1(10)", 'from __main__ import s1').timeit(100000)
0.0186597650628606
>>> timeit.Timer("s2(10)", 'from __main__ import s2').timeit(100000)
0.018789616358585448

Что, по-видимому, показывает, что x * x чуть-чуть быстрее в 100 000 итераций.