Warum ist a.insert (0,0) viel langsamer als a [0: 0] = [0]?

Die Verwendung der insertFunktion einer Liste ist viel langsamer als die Erzielung des gleichen Effekts mithilfe der Slice-Zuweisung:

> 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

(Beachten Sie, dass dies a=[]nur das Setup ist. aBeginnt also leer, wächst dann aber auf 100.000 Elemente.)

Zuerst dachte ich, dass es vielleicht die Attributsuche oder der Funktionsaufruf-Overhead oder so ist, aber das Einfügen gegen Ende zeigt, dass das vernachlässigbar ist:

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

Warum ist die vermutlich einfachere dedizierte Funktion "Einzelelement einfügen" so viel langsamer?

Ich kann es auch bei repl.it reproduzieren :

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)

Ich verwende Python 3.8.1 32-Bit unter Windows 10 64-Bit.
repl.it verwendet Python 3.8.1 64-Bit unter Linux 64-Bit.

Ich denke , es ist wahrscheinlich nur , dass sie vergessen haben , zu verwenden memmovein list.insert. Wenn Sie sich den Code ansehen, mit dem list.insertElemente verschoben werden, sehen Sie, dass es sich nur um eine manuelle Schleife handelt:

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

Während list.__setitem__auf dem Slice-Zuweisungspfad verwendet wirdmemmove :

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

memmove In der Regel werden viele Optimierungen vorgenommen, z. B. die Nutzung von SSE / AVX-Anweisungen.