对于最小循环，Python 3的枚举速度似乎比Python 2慢得多，而对于新版本的Python 3来说，Python 3的枚举速度似乎越来越差。
我在64位Windows机器(英特尔i7-2700K-3.5 GHz)上安装了Python 2.7.6，Python 3.3.3和Python 3.4.0，同时安装了每个Python的32位和64位版本。尽管在内存访问限制的范围内，给定版本在32位和64位之间的执行速度没有显着差异，但不同版本级别之间却存在非常显着的差异。我将让计时结果说明一切:
C:\**Python34_64**\python -mtimeit -n 5 -r 2 -s"cnt = 0" "for i in range(10000000): cnt += 1"
5 loops, best of 2: **900 msec** per loop
C:\**Python33_64**\python -mtimeit -n 5 -r 2 -s"cnt = 0" "for i in range(10000000): cnt += 1"
5 loops, best of 2: **820 msec** per loop
C:\**Python27_64**\python -mtimeit -n 5 -r 2 -s"cnt = 0" "for i in range(10000000): cnt += 1"
5 loops, best of 2: **480 msec** per loop
由于Python 3的“范围”与Python 2的“范围”不同，并且在功能上与Python 2的“xrange”相同，因此我还按如下所示进行计时:
C:\**Python27_64**\python -mtimeit -n 5 -r 2 -s"cnt = 0" "for i in **xrange**(10000000): cnt += 1"
5 loops, best of 2: **320 msec** per loop
可以很容易地看出，3.3版的速度几乎是2.7版的两倍，而Python 3.4的速度又是2.7版的10％。
我的问题:是否有环境选项或设置可以纠正此问题，或者仅仅是效率低下的代码或解释器为Python 3版本提供了更多功能？
答案似乎是，Python 3使用了“无穷精度”整数，该整数在Python 2.x中曾被称为“long”，其默认值为“int”类型，而没有使用Python 2固定位长“int”的任何选择，并且这些可变长度“int”的处理将花费额外的时间，如下面的答案和注释中所述。
可能是Python 3.4比Python 3.3慢一些，原因是为了支持同步而对内存分配进行了更改，从而使内存分配/重新分配稍微变慢了，这可能是当前“长”处理版本运行速度较慢的主要原因。
参考方案
差异是由于用int类型替换了long类型。显然，由于long操作更复杂，因此使用长整数的操作将变得更慢。
如果通过将cnt设置为0L来强制python2使用long，则区别就消失了:
$python2 -mtimeit -n5 -r2 -s"cnt=0L" "for i in range(10000000): cnt += 1L"
5 loops, best of 2: 1.1 sec per loop
$python3 -mtimeit -n5 -r2 -s"cnt=0" "for i in range(10000000): cnt += 1"
5 loops, best of 2: 686 msec per loop
$python2 -mtimeit -n5 -r2 -s"cnt=0L" "for i in xrange(10000000): cnt += 1L"
5 loops, best of 2: 714 msec per loop
正如您在我的机器上看到的那样，使用range时，使用xrange和long的速度比python2都快。 python的最后一个基准测试2 xrange表明，这种情况下的差异很小。
我没有安装python3.3，因此无法在3.3和3.4之间进行比较，但是据我所知，这两个版本之间没有任何重大变化(关于range)，因此时间应大致相同。如果您发现明显的差异，请尝试使用 dis 模块检查生成的字节码。内存分配器(PEP 445)发生了变化，但我不知道默认内存分配器是否被修改，以及从性能角度来看有哪些后果。
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