Python 最佳实践 : series of "or"s or "in"?

Question

我正在研究 project关于以下行的问题:

a == "EQUAL" or a == "NOT EQUAL" or a == "LESS" or a == "GREATER"

我提议进行更改以使其“更简单”，如下所示:

a in ["EQUAL", "NOT EQUAL", "LESS", "GREATER"]

什么被认为是最佳实践，什么最有利于性能？这适用于经常更新的用户界面代码，因此性能的微小改进可能会很明显。我知道如果发现第一个示例，第一个示例将“快速失败”，并且我假设第二个示例也会“快速失败”。

此外，使用像这样的字典会不会更快:

a in {"EQUAL", "NOT EQUAL", "LESS", "GREATER"}

...这样就不需要构建列表了？

PEP-8 唯一说的(我能找到的):

...code is read much more often than it is written. The guidelines provided here are intended to improve the readability of code...

However, know when to be inconsistent -- sometimes style guide recommendations just aren't applicable. When in doubt, use your best judgment. Look at other examples and decide what looks best.

Answer 1

我会选择套装。它更具可读性。 或 的字符串在某些情况下可能会更快，因为运算符短路并且每次都没有构建项目列表的开销，但我认为牺牲可读性是不值得的。这是一个快速而肮脏的基准。这是 Python 2.7

 def t1(x):
   return (x == "Foo" or x == "Bar" or x == "Baz" or x == "Quux")                                                                                    


 def t2(x):
   return x in {"Foo", "Bar", "Baz", "Quux"}

 [2.7.9]>>> import timeit
 [2.7.9]>>> timeit.timeit(lambda : t1("Quux"))                                                                                                                  
 0.22514700889587402
 [2.7.9]>>> timeit.timeit(lambda : t1("Foo"))                                                                                                                   
 0.18890380859375
 [2.7.9]>>> timeit.timeit(lambda : t2("Quux"))                                                                                                                  
 0.27969884872436523
 [2.7.9]>>> timeit.timeit(lambda : t2("Foo"))                                                                                                                   
 0.25904297828674316

Python 3 数字。

 [3.4.2]>>> timeit.timeit(lambda : t1("Quux"))
 0.25126787397312
 [3.4.2]>>> timeit.timeit(lambda : t1("Foo"))
 0.1722603400121443
 [3.4.2]>>> timeit.timeit(lambda : t2("Quux"))
 0.18982669000979513
 [3.4.2]>>> timeit.timeit(lambda : t2("Foo"))
 0.17984321201220155