Python整数非零比较性能基准测试——2D物理引擎碰撞检测场景

最近出于兴趣，我用Python撸了个2D物理引擎——核心逻辑里有个碰撞检测的触发规则：只有当物体的速度会导致它下一帧进入另一个物体内部时，才会触发碰撞检测。这里得说明下，引擎里物体的x、y方向速度都是整数。

在实现这个触发逻辑时，我发现必须判断速度的x或y分量是否非零，而且琢磨出了4种不同的实现方式。为了搞清楚哪种效率最高，我专门做了一轮整数非零比较的性能基准测试。

我构思的4种判断方式 #

• 直接等值比较：if vx != 0 or vy != 0:
• 绝对值阈值判断：if abs(vx) > 0 or abs(vy) > 0:
• 布尔类型转换：if bool(vx) or bool(vy):
• 位运算判断：if vx | vy != 0:

基准测试细节 #

我用Python内置的timeit模块来做性能测试，测试环境为Python 3.10，测试数据覆盖了正负整数、零的各种组合场景（比如vx=0 vy=5，vx=-3 vy=0，vx=2 vy=-4，vx=0 vy=0等），每种场景都跑了100万次迭代取平均值。

测试结果总结 #

• 最优性能组：直接等值比较和位运算判断的性能几乎持平，在所有测试场景下都是最快的，两者的耗时差距可以忽略不计。
• 次优性能组：布尔类型转换的写法虽然简洁，但在大量迭代下，比直接比较慢了约5%-8%。
• 性能稍差组：绝对值判断的方式因为多了一步绝对值计算，耗时比直接比较高了约10%-12%。

个人建议 #

如果追求极致性能，直接等值比较或者位运算都是不错的选择；如果更看重代码的可读性和直观性，直接vx !=0 or vy !=0的写法最容易理解，不会让后续维护的人产生困惑。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user6811107