结果的（有些出乎意料的原因）是Python似乎折叠了涉及浮点乘法和幂运算而不是除法的常量表达式。math.sqrt()完全是另一种野兽，因为没有字节码，并且涉及函数调用。
在Python 2.6.5上，以下代码：
x1 = 1234567890.0 / 4.0
x2 = 1234567890.0 * 0.25
x3 = 1234567890.0 ** 0.5
x4 = math.sqrt(1234567890.0)
编译为以下字节码：
# x1 = 1234567890.0 / 4.0
4 0 LOAD_CONST 1 (1234567890.0)
3 LOAD_CONST 2 (4.0)
6 BINARY_DIVIDE
7 STORE_FAST 0 (x1)
# x2 = 1234567890.0 * 0.25
5 10 LOAD_CONST 5 (308641972.5)
13 STORE_FAST 1 (x2)
# x3 = 1234567890.0 ** 0.5
6 16 LOAD_CONST 6 (35136.418286444619)
19 STORE_FAST 2 (x3)
# x4 = math.sqrt(1234567890.0)
7 22 LOAD_GLOBAL 0 (math)
25 LOAD_ATTR 1 (sqrt)
28 LOAD_CONST 1 (1234567890.0)
31 CALL_FUNCTION 1
34 STORE_FAST 3 (x4)
如您所见，乘法和乘幂根本不需要时间，因为它们是在编译代码时完成的。除法发生在运行时，因此花费的时间更长。平方根不仅是这四个运算中运算量最大的运算，而且还会产生其他运算所没有的各种开销（属性查找，函数调用等）。
In [16]: x = 1234567890.0
In [17]: %timeit x / 4.0
10000000 loops, best of 3: 87.8 ns per loop
In [18]: %timeit x * 0.25
10000000 loops, best of 3: 91.6 ns per loop
math.sqrt(x)实际上比快一点x ** 0.5，大概是因为后者是特例，因此尽管有额外开销也可以更高效地完成：
In [19]: %timeit x ** 0.5
1000000 loops, best of 3: 211 ns per loop
In [20]: %timeit math.sqrt(x)
10000000 loops, best of 3: 181 ns per loop
常量表达式折叠由Python的窥孔优化器完成。源代码（peephole.c）包含以下注释，解释了为什么不折叠常数除法：
case BINARY_DIVIDE:
/* Cannot fold this operation statically since
the result can depend on the run-time presence
of the -Qnew flag */
return 0;
该-Qnew标志启用PEP 238中定义的“真划分” 。
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