Programação Consciente de Cache em Python: Uma Diferença de Desempenho Surpreendentemente Significativa

Esta postagem investiga o impacto da programação consciente de cache no desempenho do Python por meio de experimentos. Os resultados mostram que o acesso aleatório a elementos de lista em Python é consistentemente mais lento do que o acesso sequencial, especialmente quando o tamanho dos dados excede o cache da CPU. Isso sugere que, mesmo em ambientes interpretados, a programação consciente de cache pode melhorar o desempenho do programa Python. Os experimentos também comparam a diferença de desempenho entre listas Python nativas e matrizes NumPy, mostrando que as matrizes NumPy têm uma vantagem de desempenho significativa devido ao seu layout de memória mais compacto.