Question

我最近正在学习python，并且正在使用该语言进行许多练习。

我发现有趣的一点是，当我从数组中读取时，它几乎比列表慢一半的时间。有人知道为什么吗？

这是我的代码：

from timeit import Timer
import array

t = 10000
l = range(t)
a = array.array('i', l)
def LIST():
    for i in xrange(t):
        l[i]

def ARRAY():
    for i in xrange(t):
        a[i]

print Timer(LIST).timeit(1000);
print Timer(ARRAY).timeit(1000);

输出是：

0.813191890717
1.16269612312

表示读取数组比列表慢。我认为数组是一个固定大小的内存，而list是一个动态结构。所以我假设数组比列表更快。

有没有人有任何解释？

Answer 1

list是“动态增长的向量”（非常类似于C ++的std::vector，但是这绝不会减慢对它们的随机访问速度（它们不是链接的列表！ - ）。列表的条目是对Python对象（项目）的引用：访问一个只需要（在CPython中）项目引用计数的增量（在其他实现中，基于更高级的垃圾收集，甚至不是;-)。数组的条目是原始位和字节：访问一个条目需要根据该二进制值合成一个全新的Python对象。例如：

$ python -mtimeit -s'import array; c=array.array("B", "bzap")' 'c[2]'
10000000 loops, best of 3: 0.0903 usec per loop
$ python -mtimeit -s'c=list("bzap")' 'c[2]'
10000000 loops, best of 3: 0.0601 usec per loop

30纳秒的额外访问时间似乎并不太糟糕; - ）。

顺便说一句，请注意timeit在命令行中使用更好 - 自动选择重复，时间显示的度量单位等等。这就是我总是使用它的方式（导入自定义）带有函数的编码模块，如果需要的话 - 但是这里没有必要 - - 它比那么比从模块导入和使用它更容易！

Answer 2

将原始整数包装到Python int中需要花费时间。

Answer 3

Python列表非常类似于普通数组的某些方式，它们不是Lisp列表，但它们具有快速随机访问。

在python中，为什么从数组中读取比从列表中读取要慢？

3 个答案: