python 2 与 python 3 的随机性能，特别是 `random.sample` 和 `random.shuffle`

Question

python random 模块的性能问题，特别是random.sample 和random.shuffle 出现在this question 中。在我的电脑上，我得到以下结果：

> python  -m timeit -s 'import random' 'random.randint(0,1000)'
1000000 loops, best of 3: 1.07 usec per loop
> python3 -m timeit -s 'import random' 'random.randint(0,1000)'
1000000 loops, best of 3: 1.3 usec per loop

这比 python3 与 python2 的性能下降了 20% 以上。情况会变得更糟。

> python  -m timeit -s 'import random' 'random.shuffle(list(range(10)))'
100000 loops, best of 3: 3.85 usec per loop
> python3 -m timeit -s 'import random' 'random.shuffle(list(range(10)))'
100000 loops, best of 3: 8.04 usec per loop

> python  -m timeit -s 'import random' 'random.sample(range(10),3)'
100000 loops, best of 3: 2.4 usec per loop
> python3 -m timeit -s 'import random' 'random.sample(range(10),3)'
100000 loops, best of 3: 6.49 usec per loop

这表示random.shuffle 的性能下降了 100%，random.sample 的性能下降了几乎 200%。这是相当严重的。

我在上面的测试中使用了python 2.7.9和python 3.4.2。

我的问题：python3 中的random 模块发生了什么？

Answer 1

----------- 改变了什么 ------------------------------- ----------------

发生了几件事：

• 整数在 int/long 统一中的效率降低。这也是为什么整数现在是 28 字节宽而不是 64 位 Linux/MacOS 版本上的 24 字节的原因。

• 通过使用_randbelow，随机播放变得更加准确。这消除了之前算法中的细微偏差。

• 索引变得更慢，因为整数索引的特殊情况已从 ceval.c 中删除，主要是因为较新的整数更难处理，而且一些核心开发人员没有不认为优化是值得的。

• range() 函数已替换为 xrange()。这是相关的，因为 OP 的计时都在内循环中使用 range()。

shuffle() 和 sample() 的算法没有改变。

Python 3 进行了许多更改，例如 unicode-everywhere，这使得内部结构更复杂、速度更慢、内存更密集。作为回报，Python 3 让用户更容易编写正确的代码。

同样，int/long 统一使语言更简单，但以速度和空间为代价。在 random 模块中改用 _randbelow() 会产生运行时成本，但会在准确性和正确性方面受益。

------------ 结论 -------------------------------- ------------------

简而言之，Python 3 在某些对许多用户来说很重要的方面更好，而在某些人们很少注意到的方面则更糟。工程通常需要权衡。

------------ 详情-------------------------------- -------------------------

shuffle()的Python2.7代码：

def shuffle(self, x, random=None):
    if random is None:
        random = self.random
    _int = int
    for i in reversed(xrange(1, len(x))):
        # pick an element in x[:i+1] with which to exchange x[i]
        j = _int(random() * (i+1))
        x[i], x[j] = x[j], x[i]

shuffle()的Python3.6代码：

def shuffle(self, x, random=None):
    if random is None:
        randbelow = self._randbelow
        for i in reversed(range(1, len(x))):
            # pick an element in x[:i+1] with which to exchange x[i]
            j = randbelow(i+1)              # <-- This part changed
            x[i], x[j] = x[j], x[i]
    else:
        _int = int
        for i in reversed(range(1, len(x))):
            # pick an element in x[:i+1] with which to exchange x[i]
            j = _int(random() * (i+1))
            x[i], x[j] = x[j], x[i]

Python 2.7 整数大小：

>>> import sys
>>> sys.getsizeof(1)
24

Python 3.6 整数大小：

>>> import sys
>>> sys.getsizeof(1)
28

索引查找的相对速度（使用整数参数索引到列表中的二进制订阅）：

$ python2.7 -m timeit -s 'a=[0]' 'a[0]'
10000000 loops, best of 3: 0.0253 usec per loop
$ python3.6 -m timeit -s 'a=[0]' 'a[0]'
10000000 loops, best of 3: 0.0313 usec per loop

ceval.c 中的 Python 2.7 代码对索引查找进行了优化：

    TARGET_NOARG(BINARY_SUBSCR)
    {
        w = POP();
        v = TOP();
        if (PyList_CheckExact(v) && PyInt_CheckExact(w)) {
            /* INLINE: list[int] */
            Py_ssize_t i = PyInt_AsSsize_t(w);
            if (i < 0)
                i += PyList_GET_SIZE(v);
            if (i >= 0 && i < PyList_GET_SIZE(v)) {
                x = PyList_GET_ITEM(v, i);
                Py_INCREF(x);
            }
            else
                goto slow_get;
        }
        else
          slow_get:
            x = PyObject_GetItem(v, w);
        Py_DECREF(v);
        Py_DECREF(w);
        SET_TOP(x);
        if (x != NULL) DISPATCH();
        break;
    }

ceval.c 中的 Python 3.6 代码，没有针对索引查找进行优化：

    TARGET(BINARY_SUBSCR) {
        PyObject *sub = POP();
        PyObject *container = TOP();
        PyObject *res = PyObject_GetItem(container, sub);
        Py_DECREF(container);
        Py_DECREF(sub);
        SET_TOP(res);
        if (res == NULL)
            goto error;
        DISPATCH();
    }