Python中的列表类型很是灵活，可以存储不同类型的元素，这种灵活性来自于Python动态类型的特性，以及“一切皆对象”的设计理念。
相较于Python列表的灵活性，NumPy中的ndarray仅支持存储同种类型的元素，通常来说，更多的是整型和浮点型数字，但是性能却得到了极大的提升。
本文尝试辩证地分析Python中的动态类型特性和NumPy数组的高性能，从而看到不同设计理念及其针对的适用场景。
本文的主要内容有：
1、Python的对象结构
2、C数组、NumPy数组及Python列表的存储结构
3、通过代码验证NumPy数组的高性能
Python的对象结构在C语言中，我们声明每个变量时，都需要首先声明其类型。Python作为一种动态类型的编程语言，在进行变量声明时，无须显式指定变量类型，Python中的类型是动态推断的。
这种动态推断的特性，是Python和其他动态类型的语言更加易用的原因之一。但是，这种类型灵活性也指出了一个事实：Python中的变量不只是一个简单的变量值。
在Python中，一切皆对象，即便是一个简单的整数，在内存中也有一个完整的对象结构。概括来说，一个Python对象的内存结构至少要包括以下几个部分，从而来支持动态类型的灵活性和自动内存管理（自动垃圾回收）的便捷性：
1、对象头信息（PyObject_HEAD）
不同版本的CPython实现可能有些细微差别，但是，通常对象头信息中会包含引用计数（ob_refcnt）和类型指针（ob_type）这两个关键信息，分别用于记录当前该对象的引用数，以及对象的类型信息。
2、对象数据（Object Data）
对象的实际数据存储部分，这部分的结构和内容依赖于对象的具体类型。比如，一个整型对象，可能只存储一个整数值；而一个列表对象，这会包含一个指向所有元素的动态数组的指针。
当然，除了这两块比较核心的信息，还会有一些其他的对象属性，比如列表的长度，多维数组的维度等。
下面，通过C和Python中定义整型变量，来简单示意其不同的内存结构
在数据科学中，批量的数据计算是很常见的，因而多维数组是一个最常用的存储结构。而且，数据科学中，整型和浮点型的数值计算居多。所以，NumPy数组被设计为只能存储相同类型的元素是合理的。
Python中的列表能够灵活存储不同类型的元素，更多的是针对C语言数组中只能存储同类型元素的一个灵活性上的提升。但是，编程语言层面上的设计，所针对的是通用性、灵活性的考虑。因而，与聚焦于数据科学的NumPy中的多维数组设计上是不矛盾的。
下面通过C、NumPy数组和Python列表的简单示意图，进一步看下各自在存储开销及执行计算上的异同。
从上面的示意图中，可以看出：
1、C语言中数组的存储开销最小，而且所有元素按照顺序在内存中连续存储。
2、NumPy数组，首先是一个Python的对象，对象头信息是需要单独存储的，其数组元素也是按照顺序在内存中连续存储的。
3、Python列表，列表本身是一个Python对象，列表中的每个元素也是Python对象。列表对象的数据元素中，存储的是每个元素对象的引用或者指针，每个元素指针又再次指向元素对象。列表中的元素是离散存储的。
前面已经提及，Python中一切皆对象的设计，以及动态类型的支持，采用这种设计是合理的，为了实现灵活性和使用便捷性，在性能上做出了让步与妥协。
C语言中的数组，以及NumPy中的数组，所有的元素是相同类型的，且是连续存储的，存储开销降低的同时，在元素数据的寻址、计算上也会带来极大的提升。
通过代码验证NumPy数组的高性能接下来，我们通过代码来简单比较下NumPy数组与Python列表的计算性能，直接看代码：
同样是随机生成一个100000000的数组，然后对这个数组的所有元素进行求和。使用Python中的列表和NumPy数组相比，性能上有10倍的差距。
需要补充说明的是：
在Jupyter Notebook中，可以通过在一行代码前加上%time或者%timeit来进行执行耗时的统计。其中：
%time只执行一次，并给出执行耗时。
%timeit会执行多次，比如演示的程序中，分别执行了7次，来计算平均的耗时。
当然，ipython中也是支持这种用法的，感兴趣的可以自行尝试。
虽然不是一个全面的比较，但是，基于两者的内存结构的分析，以及简单的元素求和的计算，相信能对NumPy多维数组在科学计算上做了足够多的优化，有一个大致的感受。
总结本文简单介绍了Python中对象的内存结构，对比了C语言数组、NumPy数组，以及Python列表存储相同数组的情况下的内存结构，从内存结构的差异上，可以看出Python为了支持灵活性和易用性，在性能上所作出的妥协。最后，通过代码简单比较了NumPy和Python列表的计算性能。
感谢您的拨冗阅读，希望对您有所帮助！
