为什么两个完全相同的python代码块需要如此不同的时间来完成？

我有以下代码：

from mmap import mmap
from struct import unpack
from time import time,sleep

mmap_offset     =0x44c00000
mmap_size       =0x48ffffff-mmap_offset
DCAN1           =0x481D0000-mmap_offset #DCAN1 registers TIRM 2.1
DCAN1_IF1CMD    =0x100+DCAN1

with open("/dev/mem", "r+b") as f:
    testMap=mmap(f.fileno(),mmap_size,offset=mmap_offset)


start1=time()
unpacked1=unpack("<L",testMap[DCAN1_IF1CMD:DCAN1_IF1CMD+4])[0]
end1=time()

start2=time()
unpacked2=unpack("<L",testMap[DCAN1_IF1CMD:DCAN1_IF1CMD+4])[0]
end2=time()


print end2-start2,end1-start1

我不确定这是从哪里来的，我真的很想理解。有什么想法吗？我的版本和CPU信息如下

Linux version 3.2.34 (koen@Angstrom-F16-vm-rpm) (gcc version 4.5.4 20120305 (pre
release) (GCC) ) #1 Wed Nov 21 14:17:11 CET 2012

Processor       : ARMv7 Processor rev 2 (v7l)
BogoMIPS        : 718.02
Features        : swp half thumb fastmult vfp edsp thumbee neon vfpv3 tls
CPU implementer : 0x41
CPU architecture: 7
CPU variant     : 0x3
CPU part        : 0xc08
CPU revision    : 2

Hardware        : am335xevm
Revision        : 0000
Serial          : 0000000000000000

编辑： 我已经按照以下方式更新了代码以重新运行区块10次：

for i in xrange(10):
    start2=time()
    unpacked2=unpack("<L",testMap[DCAN1_IF1CMD:DCAN1_IF1CMD+4])[0]
    end2=time()
    print end2-start2

---

它似乎在3e-05安顿下来。。。无论我运行它10次还是100次。

最有可能的重复加速是由于Python级别以下的缓存效果，即。EPython解释器（可能带有像pypy这样的JIT）、底层库（libc、stdlib等等），甚至处理器缓存。

可能是初始化/缓存问题。顺便说一句，我不能复制这个。我的输出是

0.0014169216156 0.00145888328552

。如果执行该代码两次以上，会发生什么情况？第三次、第四次、第五次和第一百次执行的持续时间是多少？@Alfe，我已经用相关信息更新了代码，它似乎在30秒左右就解决了。你不会碰巧使用带有JIT编译器的Python版本（例如pypy）？这就清楚地解释了任何重复加速的原因。但缓存数据等其他方面也解释了加速。为什么这对你来说是个问题？

for i in xrange(10):
    start2=time()
    unpacked2=unpack("<L",testMap[DCAN1_IF1CMD:DCAN1_IF1CMD+4])[0]
    end2=time()
    print end2-start2

9.20295715332e-05
6.103515625e-05
3.00407409668e-05
3.09944152832e-05
3.09944152832e-05
3.00407409668e-05
3.09944152832e-05
3.09944152832e-05
2.98023223877e-05
3.09944152832e-05