python中的扑克手评估：为什么naive比bit hash快？

Question

我正在尝试创建一个基于python的扑克程序。对于手动值的评估，我希望位哈希评估比简单评估（排序和测试不同的手动级别）快得多。然而，使用两个库，我实际上遇到了相反的情况。你知道吗

有没有人有过平分/树（python3平分之叉）的经验。 https://github.com/worldveil/deuces

这是一个仙人掌kev风格的散列工具，通过运行21（7选择5）个单独的5卡评估，暴力强迫7卡手。目前大约需要80秒来评估剩余牌的所有排列的两只手。即2只手*1712304块板*21个7张牌手或72毫米手来评估。你知道吗

因此，我实现了900000次评估/秒的速度，这似乎符合或优于预期。你知道吗

然而奇怪的是，当我使用Kevin Tseng的holdemèu calc（https://github.com/ktseng/holdem_calc）时，我在20秒内得到了相同比较的结果

它使用了一种简单的排序和手工测试方法——除了将卡片存储为对象，而不是用字节级数据打包的简单int。看来这个应该重多了。你知道吗

代码如下。我已经分析了它，以确认它是95%的时间使用的evaluate函数。你知道吗

为什么天真要快得多？这似乎与我迄今为止读到的一切都背道而驰。你知道吗

双数/树码（更改导入）：

from deuces import Card, Deck, Evaluator
import itertools
import time

start = time.time()

evaluator = Evaluator()
deck = Deck()
p1_hand = deck.draw(2)
p2_hand = deck.draw(2)
hands = [p1_hand, p2_hand]

print(Card.print_pretty_cards(p1_hand))
print(Card.print_pretty_cards(p2_hand))

boards = [i for i in itertools.combinations(deck.cards, 5)]

p1_wins = 0
p1_ties = 0
for b in boards:
    p1_score = evaluator.evaluate(p1_hand, list(b))
    p2_score = evaluator.evaluate(p2_hand, list(b))
    if p1_score < p2_score:
        p1_wins += 1
    elif p1_score == p2_score:
        p1_ties += 1

print(float(p1_wins / len(boards)))
print(time.time() - start)

holdem\u计算代码（也可以作为CLI运行）：

from holdem_calc import main
import sys
import time

sys.argv.extend(['As', '8d', 'Qc', '9c'])
sys.argv.extend(['--exact'])
start = time.time()
main()
print "\nTime elapsed(seconds): ", time.time() - start