提高Python代码运行效率的技巧：使用整数缓存

一、什么是整数缓存

Python中的整数是不可修改的对象，每次对整数进行重新赋值时，都会创建一个新的对象，浪费了内存，降低了程序的执行效率。为了解决这个问题，Python引入了整数缓存机制，将小整数（-5~256）缓存起来，当程序重新引用这些小整数时，直接取出缓存中的整数对象，避免了不必要的内存开销。

二、使用整数缓存的场景

整数缓存机制适用于需要大量使用小整数的场景，例如循环计数器，判断列表长度等。在这些场景下，使用整数缓存可以有效提升程序运行效率。

三、如何判断整数是否开启了缓存机制

使用Python内置函数id()可以返回对象的内存地址，可以通过对小整数使用id()进行测试，来判断Python是否对整数开启了缓存机制。

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

可以看到，对于同一个小整数，其id值是相同的，说明Python确实对小整数开启了缓存机制。

四、使用整数缓存提升程序性能的效果

下面是使用和未使用整数缓存进行循环计数的程序，可以发现，使用整数缓存的程序执行效率更高。

未使用整数缓存：

import time

start = time.time()
a = 0
for i in range(10000000):
    a += i
end = time.time()
print("未使用整数缓存，耗时：", end - start)

使用整数缓存：

start = time.time()
a = 0
for i in range(10000000):
    a += 3
end = time.time()
print("使用整数缓存，耗时：", end - start)

输出结果：

未使用整数缓存，耗时： 0.8901903629302979
使用整数缓存，耗时： 0.3350362777709961

可以看到，使用整数缓存可以将程序执行时间缩短了一半。

五、使用整数缓存的注意事项

尽管整数缓存可以提升Python程序的执行效率，但仍需注意以下几点：

• 只有小整数（-5~256）才会被缓存，使用较大整数时，不会启用缓存机制。
• 对于非小整数，使用相等比较（==）比身份比较（is）更为高效。
• 在使用小整数时，建议直接使用小整数进行计算，避免将小整数和大整数进行混合计算，导致整数缓存失效。

六、总结

使用整数缓存是Python提高程序执行效率的一种简单而有效的方式，特别适用于设计大量循环计数器和列表长度的代码。我们需要理解整数缓存的机制、判断Python是否开启整数缓存机制的方法，以及使用整数缓存的注意事项，从而在提升代码的执行效率的同时，避免缓存机制失效和内存浪费。