a.insert（0,0）がa [0：0] = [0]よりもはるかに遅いのはなぜですか？

リストのinsert関数を使用すると、スライス割り当てを使用して同じ効果を得るよりもはるかに遅くなります。

> 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

（a=[]これは設定にすぎないため、a空から開始されますが、100,000要素まで増加します。）

最初は多分それは属性ルックアップか関数呼び出しのオーバーヘッドかと思ったが、最後の方に挿入するとそれは無視できることを示している：

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

おそらくより単純な専用の「単一要素の挿入」機能が非常に遅いのはなぜですか？

repl.itでも再現できます。

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)

Windows 10 64ビットでPython 3.8.1 32ビットを使用しています。
repl.itは、Linux 64ビット上でPython 3.8.1 64ビットを使用します。

私はそれは、彼らが使用することを忘れてしまっただけのことだろうと思うmemmoveの中でlist.insert。要素をシフトするために使用するコード list.insertを見ると、それは単なる手動ループであることがわかります。

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

しばらくlist.__setitem__スライス割り当てパス上の用途memmove：

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

memmove 通常、SSE / AVX命令を利用するなど、多くの最適化が行われています。