在另一个问题中，公认的答案建议用try/except块替换Python代码中的（非常便宜的）if语句以提高性能
撇开编码风格问题不谈，假设从不触发异常，有一个异常处理程序（性能方面）与没有一个异常处理程序（性能方面）与有一个compare to zero if语句有多大区别
为什么不使用timeit模块测量它？这样，您就可以看到它是否与您的应用程序相关
好的，我刚刚尝试了以下方法：
导入时间信息
语句=[“””\
尝试：
b=10/a
除零误差外：
通过“”，
“””\
如果是：
b=10/a“，
“b=10/a”]
对于（1,0）中的a：
对于报表中的s：
t=timeit.Timer（stmt=s，setup=’a={}’。格式（a））
打印（“a={}\n{}”。格式（a，s））
打印（“%.2f usec/pass\n”%（1000000*t.timeit（number=100000）/100000））
结果:
a=1
尝试：
b=10/a
除零误差外：
通过
0.25 usec/次
a=1
如果是：
b=10/a
0.29 usec/次
a=1
b=10/a
0.22 usec/次
a=0
尝试：
b=10/a
除零误差外：
通过
0.57 usec/次
a=0
如果是：
b=10/a
0.04 usec/次
a=0
b=10/a
ZeroDivisionError：整数除以零或模乘零
因此，正如预期的那样，没有任何异常处理程序会稍微快一点（但当异常发生时会在脸上爆炸），并且只要不满足条件，try/except比显式if快一点
但这一切都在同一个数量级内，无论哪种方式都不太重要。只有在实际满足条件的情况下，if版本才会明显更快