提高Python代碼運行效率的技巧：使用整數緩存

一、什麼是整數緩存

Python中的整數是不可修改的對象，每次對整數進行重新賦值時，都會創建一個新的對象，浪費了內存，降低了程序的執行效率。為了解決這個問題，Python引入了整數緩存機制，將小整數（-5~256）緩存起來，當程序重新引用這些小整數時，直接取出緩存中的整數對象，避免了不必要的內存開銷。

二、使用整數緩存的場景

整數緩存機制適用於需要大量使用小整數的場景，例如循環計數器，判斷列表長度等。在這些場景下，使用整數緩存可以有效提升程序運行效率。

三、如何判斷整數是否開啟了緩存機制

使用Python內置函數id()可以返回對象的內存地址，可以通過對小整數使用id()進行測試，來判斷Python是否對整數開啟了緩存機制。

x = 3
y = 3
print(id(x))  # 10910400
print(id(y))  # 10910400

可以看到，對於同一個小整數，其id值是相同的，說明Python確實對小整數開啟了緩存機制。

四、使用整數緩存提升程序性能的效果

下面是使用和未使用整數緩存進行循環計數的程序，可以發現，使用整數緩存的程序執行效率更高。

未使用整數緩存：

import time

start = time.time()
a = 0
for i in range(10000000):
    a += i
end = time.time()
print("未使用整數緩存，耗時：", end - start)

使用整數緩存：

start = time.time()
a = 0
for i in range(10000000):
    a += 3
end = time.time()
print("使用整數緩存，耗時：", end - start)

輸出結果：

未使用整數緩存，耗時： 0.8901903629302979
使用整數緩存，耗時： 0.3350362777709961

可以看到，使用整數緩存可以將程序執行時間縮短了一半。

五、使用整數緩存的注意事項

儘管整數緩存可以提升Python程序的執行效率，但仍需注意以下幾點：

• 只有小整數（-5~256）才會被緩存，使用較大整數時，不會啟用緩存機制。
• 對於非小整數，使用相等比較（==）比身份比較（is）更為高效。
• 在使用小整數時，建議直接使用小整數進行計算，避免將小整數和大整數進行混合計算，導致整數緩存失效。

六、總結

使用整數緩存是Python提高程序執行效率的一種簡單而有效的方式，特別適用於設計大量循環計數器和列表長度的代碼。我們需要理解整數緩存的機制、判斷Python是否開啟整數緩存機制的方法，以及使用整數緩存的注意事項，從而在提升代碼的執行效率的同時，避免緩存機制失效和內存浪費。