Python中 not not x 与 bool(x) 的性能差异解析
本文对比了Python中 not not x 与 bool(x) 两种布尔转换方式。通过百万次测试发现,not not x 执行更快,因其仅涉及单条指令,而 bool(x) 涉及函数调用开销。尽管 not not x 性能更优,但出于代码可读性考虑,仍推荐日常使用 bool(x)。

not not x 与 bool(x) 的基本转换
这两种方式均能将变量 x 转换为布尔类型。
>>> x = 123
>>> not not x
True
>>> bool(x)
True
>>>
性能测试对比
那么,哪一种执行效率更高呢?我们可以通过编写测试代码,执行 100 万次循环来对比两者的性能:
import timeit
def bool_convert(x):
return bool(x)
def notnot_convert(x):
return not not x
def main():
trials = 10_000_000
kwargs = {
"setup": "x=42",
"globals": globals(),
"number": trials,
}
notnot_time = timeit.timeit("notnot_convert(x)", **kwargs)
bool_time = timeit.timeit("bool_convert(x)", **kwargs)
print(f"{bool_time = :.04f}")
print(f"{notnot_time = :.04f}")
if __name__ == "__main__":
main()
具体的运行结果如下所示:

字节码差异分析
实际上,bool(x) 较慢的原因在于它是一个函数调用过程,而 not not x 仅仅是一条指令,拥有更直接的布尔值转换路径。这一点可以通过查看字节码得到验证:

可以看到,bool(x) 额外包含了 LOAD_GLOBAL 和 CALL_FUNCTION 操作。
此处附上相关的官方字节码说明:
LOAD_GLOBAL(namei)
Loads the global named co_names[namei] onto the stack.
CALL_FUNCTION(argc)
Calls a callable object with positional arguments. argc indicates the number of positional arguments. The top of the stack contains positional arguments, with the right-most argument on top. Below the arguments is a callable object to call. CALL_FUNCTION pops all arguments and the callable object off the stack, calls the callable object with those arguments, and pushes the return value returned by the callable object.
UNARY_NOT
Implements TOS = not TOS.
总结来说:
性能差异原因详解
从测试结果来看,not not x 比 bool(x) 的速度更快。主要原因在于 bool(x) 是一个函数调用,函数调用需要将参数压入栈顶。栈顶包含位置参数,最右侧的参数位于栈顶,其下方是要调用的可调用对象。CALL_FUNCTION 需要从堆栈中弹出所有参数和可调用对象,使用这些参数调用该对象,并将返回值推入堆栈。这一系列过程比执行一条 not 指令要慢得多。
开发建议
不过,我仍然推荐你使用 bool(x) ,因为它的可读性更高。此外,在实际开发中,我们也不太可能调用它 100 万次。
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