Pythonにおけるキャッシュ意識プログラミング：驚くほど大きなパフォーマンス差

この記事では、実験を通してキャッシュ意識プログラミングがPythonのパフォーマンスに与える影響を調査します。結果は、Pythonにおいて、リスト要素へのランダムアクセスはシーケンシャルアクセスよりも常に遅く、特にデータサイズがCPUキャッシュのサイズを超えるとその差が顕著になることを示しています。これは、インタプリタ環境においても、キャッシュ意識プログラミングがPythonプログラムのパフォーマンスを向上させる可能性があることを示唆しています。実験では、ネイティブなPythonリストとNumPy配列のパフォーマンスの違いも比較し、NumPy配列はメモリレイアウトがよりコンパクトであるため、パフォーマンス上の大きな利点があることが示されました。