Programmation consciente du cache en Python : une différence de performance étonnamment significative
Cet article étudie l’impact de la programmation consciente du cache sur les performances de Python grâce à des expériences. Les résultats montrent que l’accès aléatoire aux éléments d’une liste en Python est systématiquement plus lent que l’accès séquentiel, surtout lorsque la taille des données dépasse la taille du cache de la CPU. Cela suggère que même dans des environnements interprétés, la programmation consciente du cache peut améliorer les performances des programmes Python. Les expériences comparent également la différence de performance entre les listes Python natives et les tableaux NumPy, montrant que les tableaux NumPy présentent un avantage de performance significatif grâce à leur disposition mémoire plus compacte.