Python列表与数组：意外性能差异的原因

我现在正在研究算法和数据结构

我想我应该运行一个快速的

timeit.timeit

测试，在

list（）

中迭代一个包含2**30个随机整数的列表，与

array.array

格式的列表进行比较

我本来希望数组首先完成，因为我在其他文章中看到的使用Python数组的少数几个无声好处之一就是性能 （我最初错误地认为该列表是作为链接列表实施的：感谢邓肯的更正）

当然，数组至少应该和列表一样快

import os
import array
l = list(os.urandom(2**30))
a = array.array('I', l)

def test_list():
 for i in l:
  pass

def test_array():
 for i in a:
  pass

>>> timeit.timeit(test_array, number=5)
50.08525877200009
>>> timeit.timeit(test_list, number=5)
37.00491460799958

以下是我的平台信息：

---

linux x86_64（英特尔i5 4660）上的Python 3.6.5[GCC 7.3.0]

首先初始化

l

到包含2**30个Python

int

值的列表

其次，从列表中初始化

a

，以创建一个包含2**30c整数的列表

test\u list

迭代Python

int

值的列表。在这个过程中，不会创建或销毁Python对象，只是每个对象上的一个引用计数器先递增后递减

test\u array

迭代C整数列表，为每个元素创建一个新的Python

int

，然后再次销毁它。这就是数组速度较慢的原因：它创建和销毁2**30个Python对象

---

在内部，Python列表只是指向它所包含的对象的指针数组。这意味着遍历列表与遍历数组一样简单和快速。这里的

array

类型将使用更少的内存（或者如果没有保留列表的话），因为C整数比Python对象小得多，但是对数组的每次访问都必须将C值转换为Python对象，虽然对象创建得到了极大的优化，但它仍然需要更多的时间，而不仅仅是获取对现有对象的另一个引用。

首先，您将

l

初始化为包含2**30个Python

int

值的列表

其次，从列表中初始化

a

，以创建一个包含2**30c整数的列表

test\u list

迭代Python

int

值的列表。在这个过程中，不会创建或销毁Python对象，只是每个对象上的一个引用计数器先递增后递减

test\u array

迭代C整数列表，为每个元素创建一个新的Python

int

，然后再次销毁它。这就是数组速度较慢的原因：它创建和销毁2**30个Python对象

---

在内部，Python列表只是指向它所包含的对象的指针数组。这意味着遍历列表与遍历数组一样简单和快速。这里的

array

类型将使用更少的内存（或者如果没有保留列表的话），因为C整数比Python对象小得多，但是对数组的每次访问都必须将C值转换为Python对象，虽然对象创建得到了极大的优化，但它仍然需要更多的时间，而不仅仅是获取对现有对象的另一个引用。

我们应该对

test\u array

和

test\u list

做什么进行猜测，还是想告诉我们？不，Python列表不是链表。我不知道你从哪里得到的，但它们是作为数组存储在内部的。我们是不是应该对

test\u数组

和

test\u列表

做些什么胡乱猜测，还是你想告诉我们？不，Python列表不是链表。我不知道这是从哪里来的，但它们作为数组存储在内部。