Cache-bewusstes Programmieren in Python: Ein überraschend signifikanter Performance-Unterschied
2025-04-05
Dieser Beitrag untersucht anhand von Experimenten die Auswirkungen von cache-bewusstem Programmieren auf die Performance von Python. Die Ergebnisse zeigen, dass der zufällige Zugriff auf Listenelemente in Python durchweg langsamer ist als der sequentielle Zugriff, insbesondere wenn die Datengröße den CPU-Cache übersteigt. Dies deutet darauf hin, dass auch in interpretierten Umgebungen cache-bewusstes Programmieren die Performance von Python-Programmen verbessern kann. Die Experimente vergleichen auch den Performance-Unterschied zwischen nativen Python-Listen und NumPy-Arrays und zeigen, dass NumPy-Arrays aufgrund ihres kompakteren Speicherlayouts einen signifikanten Performance-Vorteil haben.