Почему a.insert (0,0) намного медленнее, чем [0: 0] = [0]?

Использование insertфункции списка намного медленнее, чем достижение того же эффекта с помощью назначения срезов:

> python -m timeit -n 100000 -s "a=[]" "a.insert(0,0)"
100000 loops, best of 5: 19.2 usec per loop

> python -m timeit -n 100000 -s "a=[]" "a[0:0]=[0]"
100000 loops, best of 5: 6.78 usec per loop

(Обратите внимание, что a=[]это только настройка, поэтому aначинается с пустого значения, но затем увеличивается до 100 000 элементов.)

Сначала я подумал, что это может быть поиск атрибута или служебный вызов функции или около того, но вставка в конце показывает, что это незначительно:

> python -m timeit -n 100000 -s "a=[]" "a.insert(-1,0)"
100000 loops, best of 5: 79.1 nsec per loop

Почему предположительно более простая выделенная функция «вставка одного элемента» намного медленнее?

Я также могу воспроизвести его в repl.it :

from timeit import repeat

for _ in range(3):
  for stmt in 'a.insert(0,0)', 'a[0:0]=[0]', 'a.insert(-1,0)':
    t = min(repeat(stmt, 'a=[]', number=10**5))
    print('%.6f' % t, stmt)
  print()

# Example output:
#
# 4.803514 a.insert(0,0)
# 1.807832 a[0:0]=[0]
# 0.012533 a.insert(-1,0)
#
# 4.967313 a.insert(0,0)
# 1.821665 a[0:0]=[0]
# 0.012738 a.insert(-1,0)
#
# 5.694100 a.insert(0,0)
# 1.899940 a[0:0]=[0]
# 0.012664 a.insert(-1,0)

Я использую 32-битный Python 3.8.1 на 64-битной Windows 10.
repl.it использует 64-битный Python 3.8.1 в 64-битном Linux.

Я думаю , что это, вероятно , только что они забыли использовать memmoveв list.insert. Если вы посмотрите на код, list.insert используемый для сдвига элементов, вы увидите, что это просто ручной цикл:

for (i = n; --i >= where; )
    items[i+1] = items[i];

в то время как list.__setitem__на пути назначения среза используетсяmemmove :

memmove(&item[ihigh+d], &item[ihigh],
    (k - ihigh)*sizeof(PyObject *));

memmove как правило, в него вкладывается много оптимизации, например, использование инструкций SSE / AVX.