python列表访问效率，python访问列表最后第三个元素

python为什么效率低

1、原因：python是动态语言；python是解释执行，但是不支持JIT；python中一切都是对象，每个对象都需要维护引用计数，增加了额外的工作。python GIL；垃圾回收。

2、python的对象模型会导致访问内存效率低下 相对于C语言，在python中对整数进行操作会有一个额外的类型信息层。

3、总的来说就是由于二者之间原理的差异导致了性能的差异，你可以搜一搜相关的资料，关掉 C 语言编译时的优化，再看一下性能，或者将固定的那些值改为运行时需要输入再看一下效果。

相关问答

Q1: 怎样才能提高Python运行效率?

关于python 性能提升的一些方案。函数调用优化（空间跨度，避免访问内存） 程序的优化核心点在于尽量减少操作跨度，包括代码执行时间上的跨度以及内存中空间跨度。

少用内存、少用全局变量 内存占用是指程序运行时使用的内存量。为了让Python代码运行得更快，应该减少程序的内存使用量，即尽量减少变量或对象的数量。 Python 访问局部变量比全局变量更有效。在有必要之前，应该始终尝试忽略声明全局变量。

Numba的优势简单，往往只要1行代码就有惊喜；对循环（loop）有奇效，而往往在科学计算中限制python速度的就是loop；兼容常用的科学计算包，如numpy、cmath等；可以创建ufunc；会自动调整精度，保证准确性。

使用生成器一个普遍被忽略的内存优化是生成器的使用。生成器让我们创建一个函数一次只返回一条记录，而不是一次返回所有的记录，如果你正在使用pythonx，这就是你为啥使用xrange替代range或者使用ifilter替代filter的原因。

Q2: 几个提升Python运行效率的方法之间的对比

使用生成器一个普遍被忽略的内存优化是生成器的使用。生成器让我们创建一个函数一次只返回一条记录，而不是一次返回所有的记录，如果你正在使用pythonx，这就是你为啥使用xrange替代range或者使用ifilter替代filter的原因。

窍门一：关键代码使用外部功能包Python简化了许多编程任务，但是对于一些时间敏感的任务，它的表现经常不尽人意。使用C/C++或机器语言的外部功能包处理时间敏感任务，可以有效提高应用的运行效率。

在排序时使用键Python含有许多古老的排序规则，这些规则在你创建定制的排序方法时会占用很多时间，而这些排序方法运行时也会拖延程序实际的运行速度。最佳的排序方法其实是尽可能多地使用键和内置的sort()方法。

为了让Python代码运行得更快，应该减少程序的内存使用量，即尽量减少变量或对象的数量。 Python 访问局部变量比全局变量更有效。在有必要之前，应该始终尝试忽略声明全局变量。

方法一耗时 0.27489080000000854s ，方法二耗时 0.08166570000000206s ，性能提升 70.29% join 还有一个非常舒服的点，就是它可以指定连接的分隔符，举个例子 life//is//short//i//choose//python Exp6：交换x，y的值。

Q3: python内置数据类型列表list和字典dict的性能

字典和列表不同，dict根据key找到value，而list根据index。

【答案】：集合 解析：Python3 的六个标准数据类型中可变数据(3 个)：List(列表)、Set(集合)、Dictionary(字典)。列表(list)：列表是一种有序的集合，可以随时添加和删除其中的元素。集合(set)：集合是无序的不重复元素。

Python中的内置数据结构（Built-in Data Structure）：列表list、元组tuple、字典dict、集合set，涵盖的仅有部分重点。

Python中有六个标准的数据类型：Number(数字)，String(字符串)，List(列表)，Tuple(元组)，Set(集合)，Dictionary(字典)。其中：Number(数字）、String(字符串)、Tuple（元组）是不可变数据，其余三种是可变数据。

字典存储的是对象引用，不是拷贝，和列表一样。字典的key是不能变的，list不能作为key，字符串、元祖、整数等都可以。和list比较，dict有以下几个特点：查找和插入的速度极快，不会随着key的增加而增加。

字典生成慢，查找快。列表生成快，查找慢。如果是数据多，经常需要查询，务必使用字典。

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