Add a self-comparison fast path for some built-ins types
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- Langage dominant
- Python
- Étoiles
- 77.2k
- Forks
- 35.9k
- Métriques de merge des PR
- Métriques de PR en attente
Description
Feature or enhancement
Proposal:
a = [0] * 1000000
b = [0] * 1000000
timeit.timeit("a == b", globals=globals(), number=1000)
Out: 0.5669927500130143
timeit.timeit("a == a", globals=globals(), number=1000) # should be faster?
Out: 0.5312646660022438
for strings:
s1 = "a" * 1000000 + "b"
s2 = "a" * 1000000 + "c"
timeit.timeit("s1 == s2", globals=globals(), number=1000)
Out: 0.017710374988382682
timeit.timeit("s1 == s1", globals=globals(), number=1000)
Out: 1.5166995581239462e-05
Why doesn't Cpython, in the example above, return True from the == simply based on the object being compared to itself, whereas this optimisation is there for strings?
I made my own branch with such optimization: https://github.com/dima179-fuse/cpython/pull/1
It appears to make some benchmarks faster, and tests pass.
Also attached are pyperformance results for both my branches and main:
2025-11-21_21-36-main-92972aea0f0e.json.gz
self-list-comparison-optimisation-e4ebdcbb8b51.json.gz
standard-containers-comparison-optimisation-54518a64f037.json.gz
Has this already been discussed elsewhere?
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Linked PRs
- gh-142027
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Piste de recherche
Commencez par examiner la PR liée gh-142027 et les benchmarks d’auto-comparaison de l’issue pour les listes et les chaînes. Déterminez le périmètre convenu pour les types intégrés et validez toute proposition avec les tests référencés et les résultats de pyperformance ; la tâche sera considérée comme terminée lorsqu’une approche acceptée sera accompagnée de données de benchmark à l’appui.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Évaluation
- Stack technique
- python
- Domaine
- performance
- Type d'issue
- Fonctionnalité
- Difficulté
- 5/5
- Temps estimé
- Plus d'une semaine
- Activité
- À l'abandon
- Clarté
- Plutôt claire
- Accessibilité débutants
- 25/100