除以零等于零

问题描述 投票：0回答：10

我怎样才能忽略

ZeroDivisionError
并做出
n / 0 == 0
？

python division zero
10个回答
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除法前检查分母是否为零。这避免了捕获异常的开销，如果您希望大量除以零，这可能会更有效。

def weird_division(n, d):
    return n / d if d else 0
50
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解决方案

当您想要高效处理

ZeroDivisionError
（除以零）时，您不应该使用异常或条件。

result = b and a / b or 0  # a / b

它是如何运作的？

  • 当
    b != 0
    时，我们有
    True and a / b or 0
    。 
    True and a / b
    等于 
    a / b
    。 
    a / b or 0
    等于 
    a / b
    。
  • 当
    b == 0
    时，我们有
    False and a / b or 0
    。 
    False and a / b
    等于 
    False
    。 
    False or 0
    等于 
    0
    。

基准

Timer unit: 1e-06 s

Total time: 118.362 s
File: benchmark.py
Function: exception_div at line 3

Line #      Hits         Time  Per Hit   % Time  Line Contents
==============================================================
     3                                           @profile
     4                                           def exception_div(a, b):
     5 100000000   23419098.5      0.2     19.8      try:
     6 100000000   40715642.9      0.4     34.4          return a / b
     7 100000000   28910860.8      0.3     24.4      except ZeroDivisionError:
     8 100000000   25316209.7      0.3     21.4          return 0

Total time: 23.638 s
File: benchmark.py
Function: conditional_div at line 10

Line #      Hits         Time  Per Hit   % Time  Line Contents
==============================================================
    10                                           @profile
    11                                           def conditional_div(a, b):
    12 100000000   23638033.3      0.2    100.0      return a / b if b else 0

Total time: 23.2162 s
File: benchmark.py
Function: logic_div at line 14

Line #      Hits         Time  Per Hit   % Time  Line Contents
==============================================================
    14                                           @profile
    15                                           def logic_div(a, b):
    16 100000000   23216226.0      0.2    100.0      return b and a / b or 0
45
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您可以使用 

try
/
except
块来实现此目的。

def foo(x,y):
    try:
        return x/y
    except ZeroDivisionError:
        return 0

>>> foo(5,0)
0

>>> foo(6,2)
3.0
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我认为 

try
except
（如 Cyber 的回答）通常是最好的方法（而且更Pythonic：请求宽恕比请求许可更好！），但这是另一个：

def safe_div(x,y):
    if y == 0:
        return 0
    return x / y

支持这样做的一个论点是，如果你期望 

ZeroDivisionError
经常发生，那么提前检查 0 分母会快很多（这是 python 3）：

import time

def timing(func):
    def wrap(f):
        time1 = time.time()
        ret = func(f)
        time2 = time.time()
        print('%s function took %0.3f ms' % (f.__name__, int((time2-time1)*1000.0)))
        return ret
    return wrap

def safe_div(x,y):
    if y==0: return 0
    return x/y

def try_div(x,y):
    try: return x/y
    except ZeroDivisionError: return 0

@timing
def test_many_errors(f):
    print("Results for lots of caught errors:")
    for i in range(1000000):
        f(i,0)

@timing
def test_few_errors(f):
    print("Results for no caught errors:")
    for i in range(1000000):
        f(i,1)

test_many_errors(safe_div)
test_many_errors(try_div)
test_few_errors(safe_div)
test_few_errors(try_div)

输出：

Results for lots of caught errors:
safe_div function took 185.000 ms
Results for lots of caught errors:
try_div function took 727.000 ms
Results for no caught errors:
safe_div function took 223.000 ms
Results for no caught errors:
try_div function took 205.000 ms

因此，对于很多（或实际上是全部）错误，使用 

try
except
的速度会慢 3 到 4 倍；也就是说：对于捕获错误的迭代来说，速度要慢 3 到 4 倍。当错误很少（或者实际上没有）时，使用 if 语句的版本会稍微慢一些（10% 左右）。

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(if Y Z=X/Y else Z=0)


    



      

      
      
      

      

        

          

            

              
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if y !=0 :
   z = x/y
else:
    z = 0



或者你可以使用：


z = ( x / y ) if y != 0 else 0



如果您尝试除以两个整数列表，您可以使用：


z = [j/k if k else 0 for j, k in zip(x, y)]



这里，x 和 y 是两个整数列表。

    





      

      
      
      

      

        

          

            

              
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def safe_division(numerator, denominator):
    """Return 0 if denominator is 0."""
    return denominator and numerator / denominator



and
 返回零 
denominator 或除法结果。
字节码：


In [51]: dis(safe_division)
 25           0 LOAD_FAST                1 (denominator)
              2 JUMP_IF_FALSE_OR_POP     5 (to 10)
              4 LOAD_FAST                0 (numerator)
              6 LOAD_FAST                1 (denominator)
              8 BINARY_TRUE_DIVIDE
        >>   10 RETURN_VALUE



返回零 
denominator
 无需使用 
LOAD_CONST
 加载零。


如果您不介意卷起袖子来获得更多性能，这里有一个 C++ 版本：


static inline double div_positive_or_0(double a, double b) noexcept {
    // Convert the quotient of division by non-positive numbers to 0.
    // vpandpd turns quotient to 0 without branches.
    // Using Intel intrinsincs to convert double to __m128d involves extra register copies.
    // Use inline assembly to avoid unnecessary register copying.
    a /= b;
    asm("vcmpltsd %[b], %[z], %[b] \n\t"
        "vandpd %[a], %[a], %[b]"
        :[a]"+v"(a),[b]"+v"(b)
        :[z]"v"(_mm_setzero_pd())
        :);
    return a;
}


    



      

      
      
      

      

        

          

            

              
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x=0,y=0
print (y/(x or not x))




输出：



>>>x=0
>>>y=0
>>>print(y/(x or not x))
0.0
>>>x =1000
>>>print(y/(x or not x))
0.000999000999000999




如果 x 不等于 0，not x 将为 false，因此此时它会除以实际的 x。

    





      

      
      
      

      

        

          

            

              
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ToTomire
 的解决方案会更快。如果感觉 conditional_div 通常应该因其自然语言可读性而被首选，但如果我能准确理解为什么 
logic_div
 更快，这可能会在将来对我有所帮助。我为此寻找了 python 的
dis
。
>>> conditional_div = lambda n,d: n/d if d else 0
>>> logic_div = lambda n,d: d and n/d or 0
>>> dis.dis(conditional_div)
  1           0 LOAD_FAST                1 (d)
              2 POP_JUMP_IF_FALSE       12
              4 LOAD_FAST                0 (n)
              6 LOAD_FAST                1 (d)
              8 BINARY_TRUE_DIVIDE
             10 RETURN_VALUE
        >>   12 LOAD_CONST               1 (0)
             14 RETURN_VALUE
>>> dis.dis(logic_div)
  1           0 LOAD_FAST                1 (d)
              2 POP_JUMP_IF_FALSE       12
              4 LOAD_FAST                0 (n)
              6 LOAD_FAST                1 (d)
              8 BINARY_TRUE_DIVIDE
             10 JUMP_IF_TRUE_OR_POP     14
        >>   12 LOAD_CONST               1 (0)
        >>   14 RETURN_VALUE



而且看起来
logic_div
实际上应该有一个额外的步骤。直到“8”，两个字节码都是相同的。在“10”时，
conditional_div
只会返回一个值，而
logic_div
必须在为真时进行跳转，然后返回。也许替代方案 
..._OR_POP
 比返回更快，所以在一定程度上它的最后一步会更短？但激活 
..._OR_POP
 的唯一方法是分子为零且分母非零。当分母为零时，两个字节码采用相同的路线。这感觉不是一个令人满意的结论。如果我误解了什么，也许有人可以解释一下。
供参考


>>> sys.version
'3.9.6 (tags/v3.9.6:db3ff76, Jun 28 2021, 15:26:21) [MSC v.1929 64 bit (AMD64)]'


    

      

      
    

  

  

    
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