Programación consciente del caché en Python: una diferencia de rendimiento sorprendentemente significativa

Esta publicación investiga el impacto de la programación consciente del caché en el rendimiento de Python mediante experimentos. Los resultados muestran que el acceso aleatorio a elementos de lista en Python es consistentemente más lento que el acceso secuencial, especialmente cuando el tamaño de los datos supera la caché de la CPU. Esto sugiere que incluso en entornos interpretados, la programación consciente del caché puede mejorar el rendimiento del programa Python. Los experimentos también comparan la diferencia de rendimiento entre las listas de Python nativas y las matrices NumPy, mostrando que las matrices NumPy tienen una ventaja de rendimiento significativa debido a su diseño de memoria más compacto.