Python 为什么内置的.sort（）函数比手动编码的排序算法更有效？

我用python编写了关于这个问题的代码，但我的问题涉及所有编程语言

我生成了10000000个随机数据点，并使用快速排序对它们进行排序

在我的电脑上，花了大约57秒

然后，我又生成了10000000个数据点，并使用内置的

.sort（）

函数对它们进行排序，耗时约4秒

为什么差异如此之大？

.sort（）

函数使用什么排序算法

我假设

.sort（）

使用的排序算法是快速排序，对吗

下面是我使用的快速排序算法（不是我的代码，我用它来快速测试）

将numpy导入为py
数组=np.随机.正常（100,510000）
def分区（arr、低、高）：
i=（低-1）
枢轴=arr[高]
对于范围内的j（低、高）：
如果arr[j]Python默认使用
TIM SORT作为排序技术

您可以从
中获得很多信息。默认情况下，Python使用
TIM SORT作为排序技术的一种工具

你可以从
中获得很多信息，Python是一个不好的研究案例，因为内置/模块函数很可能是用C编写并编译成机器代码的，而Python代码需要解释，这通常要慢几个数量级。是的，C。一般来说，比较C代码和Python代码就像比较保时捷和自行车一样。即使你走同样的路线，保时捷也可能更快到达那里。因此，如果我将代码编译成.exe，速度也会一样？@Chessnut你无法将Python代码编译成机器代码（在某种程度上，除了
numby
，
cython
等例外）。您需要使用C之类的编译语言编写。但即使这样，我也希望库的实现通常会更快，因为人们通常会花时间优化它们。这很有意义，感谢大家的帮助！Python是一个糟糕的研究案例，因为内置/模块函数很可能是用C编写并编译成机器代码的，而Python代码需要解释，这通常要慢几个数量级。是的，C。一般来说，比较C代码和Python代码就像比较保时捷和自行车一样。即使你走同样的路线，保时捷也可能更快到达那里。因此，如果我将代码编译成.exe，速度也会一样？@Chessnut你无法将Python代码编译成机器代码（在某种程度上，除了
numby
，
cython
等例外）。您需要使用C之类的编译语言编写。但即使这样，我也希望库的实现通常会更快，因为人们通常会花时间优化它们。这很有意义，感谢大家的帮助！
import numpy as py
array = np.random.normal(100, 5, 10000000)

def partition(arr,low,high): 
    i = ( low-1 )
    pivot = arr[high]

    for j in range(low , high): 
        if   arr[j] <= pivot: 
            i = i+1 
            arr[i],arr[j] = arr[j],arr[i] 

    arr[i+1],arr[high] = arr[high],arr[i+1] 
    return ( i+1 )

def quickSort(arr,low,high): 
    if low < high: 
        pi = partition(arr,low,high) 
        quickSort(arr, low, pi-1) 
        quickSort(arr, pi+1, high) 
quickSort(array, 0, len(array)-1)
print("done")