为什么Python的数组变慢？

为什么Python的数组变慢？

该 存储
是“未装箱的”，但是每次访问元素时，Python都必须对其进行“装箱”（将其嵌入常规Python对象中）以便对其进行任何处理。例如，您

sum(A)

遍历数组，并将每个整数一次装在一个常规Python

int

对象中。那要花时间。在中

sum(L)

，所有装箱 *** 作均在创建列表时完成。

因此，最后，阵列通常较慢，但所需的内存却少得多。

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这是最新版本的Python 3的相关代码，但是自Python首次发布以来，相同的基本思想也适用于所有CPython实现。

这是访问列表项的代码：

PyObject *PyList_GetItem(PyObject *op, Py_ssize_t i){        return ((PyListObject *)op) -> ob_item[i];}

它几乎没有什么：

somelist[i]

只返回

i

列表中的第一个对象（并且CPython中的所有Python对象都是指向结构的指针，该结构的初始段符合的布局

structPyObject

）。

这

__getitem__

是

array

带有类型代码的实现

l

：

static PyObject *l_getitem(arrayobject *ap, Py_ssize_t i){    return PyLong_FromLong(((long *)ap->ob_item)[i]);}

原始内存被视为平台本地

C

long

整数的矢量；该

i

“个

C long

被读取起来;
然后

PyLong_FromLong()

调用该方法将本机包装（“框”）

C long

在Python

long

对象中（在Python
3中，该对象消除了Python 2

int

和之间的区别

long

，实际上显示为type

int

）。

这种装箱必须为Python

int

对象分配新的内存，然后将native

Clong

的位喷射到其中。在原始示例的上下文中，此对象的生存期非常短（足够长，足以

sum()

将内容添加到正在运行的总计中），然后需要更多的时间来取消分配新

int

对象。

这就是速度差异的来源，在CPython实现中，总是如此，而且总是如此。