PyPy：在整数列表中使用None时性能会受到严重影响

2018-07-04 16:57:51

因为我想要实现的算法使用索引1..n并且由于很容易将每个索引移动一位，所以我决定变得聪明，并在每个列表的开头插入一个虚拟元素，这样我就可以使用原始公式该文件。

为了简洁起见，请考虑这个玩具的例子：

def calc(N):
    nums=[0]+range(1,N+1)
    return sum(nums[1:]) #skip first element

然而，我担心，我的结果是虚假的，因为我可以在某处意外地访问第0个元素，而不会意识到这一点。所以我变得更聪明，并且使用None而不是0作为第一个元素 - 每一个使用它的算术运算都会导致运行时错误：

def calc_safe(N):
    nums=[None]+range(1,N+1) #here we use "None"
    return sum(nums[1:])

令人惊讶的是，这个小小的改变导致了pypy的巨大性能损失（即使是现在的5.8版本） - 代码变得慢了大约10倍！以下是我的机器上的时间：

                    pypy-5.8    cpython
calc(10**8)         0.5 sec     5.5 sec
calc_safe(10**8)    7.5 sec     5.5 sec

作为侧节点：CPython的不关心，是否None使用或不使用。

所以我的问题是双重的：

显然使用None不是一个好主意，但为什么？

是否有可能获得None方法的安全并保持性能？

编辑：正如Armin所解释的，并非所有的列表都是平等的，我们可以看到，通过以下方式使用了哪种策略：

import __pypy__ 
print __pypy__.strategy(nums)

在第一种情况下，它是IntegerListStrategy和第二个ObjectListStrategy 。如果我们使用大整数值（如2**100 ）而不是None则会发生同样的情况。

PyPy对于只包含整数的列表有一个特殊的例子---它将它们存储为一个array.array 。如果其中有一个None，那么这个优化不再起作用。

这可能会在PyPy中修复以允许None作为特殊情况...

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