a.insert (0,0)가 a [0 : 0] = [0]보다 훨씬 느린 이유는 무엇입니까?

목록의 insert기능을 사용하는 것은 슬라이스 할당을 사용하여 동일한 효과를 얻는 것보다 훨씬 느립니다.

> python -m timeit -n 100000 -s "a=[]" "a.insert(0,0)"
100000 loops, best of 5: 19.2 usec per loop

> python -m timeit -n 100000 -s "a=[]" "a[0:0]=[0]"
100000 loops, best of 5: 6.78 usec per loop

( a=[]이것은 설정일 뿐이므로 a비우기 시작하지만 10 만 요소로 커집니다.)

처음에는 속성 조회 또는 함수 호출 오버 헤드 정도라고 생각했지만 끝 부분에 삽입하면 무시할 만하다는 것을 알 수 있습니다.

> python -m timeit -n 100000 -s "a=[]" "a.insert(-1,0)"
100000 loops, best of 5: 79.1 nsec per loop

아마도 더 단순한 전용 "삽입 단일 요소"기능이 훨씬 느린 이유는 무엇입니까?

나는 또한 repl.it에서 그것을 재생할 수 있습니다 :

from timeit import repeat

for _ in range(3):
  for stmt in 'a.insert(0,0)', 'a[0:0]=[0]', 'a.insert(-1,0)':
    t = min(repeat(stmt, 'a=[]', number=10**5))
    print('%.6f' % t, stmt)
  print()

# Example output:
#
# 4.803514 a.insert(0,0)
# 1.807832 a[0:0]=[0]
# 0.012533 a.insert(-1,0)
#
# 4.967313 a.insert(0,0)
# 1.821665 a[0:0]=[0]
# 0.012738 a.insert(-1,0)
#
# 5.694100 a.insert(0,0)
# 1.899940 a[0:0]=[0]
# 0.012664 a.insert(-1,0)

Windows 10 64 비트에서 Python 3.8.1 32 비트를 사용합니다.
repl.it는 Linux 64 비트에서 Python 3.8.1 64 비트를 사용합니다.

나는 그들이 사용하는 것을 잊었다 그냥 아마 생각 memmove에서 list.insert. 코드를 list.insert 사용하여 요소를 이동 하는 것을 살펴보면 수동 루프 일뿐입니다.

for (i = n; --i >= where; )
    items[i+1] = items[i];

반면 list.__setitem__슬라이스 할당 경로에 사용memmove :

memmove(&item[ihigh+d], &item[ihigh],
    (k - ihigh)*sizeof(PyObject *));

memmove 일반적으로 SSE / AVX 명령어 활용과 같은 많은 최적화 기능이 있습니다.