为什么a.insert（0,0）比a [0：0] = [0]慢得多？

使用列表的insert功能比使用切片分配实现相同的效果要慢得多：

> 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

（请注意，这a=[]只是设置，因此a开始为空，然后增长到100,000个元素。）

起初我以为可能是属性查找或函数调用开销，但是在末尾插入表明这可以忽略不计：

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

为什么大概更简单的专用“插入单个元素”功能这么慢？

我也可以在repl.it复制它：

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)

我在Windows 10 64位上使用32位Python 3.8.1。
repl.it在Linux 64位上使用Python 3.8.1 64位。

我认为它可能只是他们忘了使用memmove在list.insert。如果您看一下用于移位元素的代码 list.insert，您会发现它只是一个手动循环：

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

而list.__setitem__在切片分配路径上使用memmove：

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

memmove 通常会有很多优化，例如利用SSE / AVX指令。