Python重新转换为相同数据类型的时间

Question

我正在使用Python遍历大量未知数据类型（主要是整数）。所以为了标准化数据类型，我通常把变量转换成int。所以我的问题是，如果列表很大，把int转换成int需要额外的时间吗？更正式地考虑以下代码：

# data is a huge list which consists of int, float etc.
modifieddata=[]
for i in data:
 modifieddata.append(int(i)+12)

如果我已经是int，python到底做什么？将它转换回int是浪费时间还是忽略int（）语句

Answer 1

我很确定Python不会浪费任何时间将int转换为int。Python将检查该类型，如果它已经是一个int类型，则只需保留它

当Python创建新对象时，它必须分配内存并跟踪引用。因此，通过创建一个新对象进行不必要的转换，会使内存分配器和垃圾收集器额外工作，从而导致不必要的减速

至少在CPython中，Python实际上重新使用了最常见的整数。如果你计算3 - 3，你会得到0，它实际上是与其他0相同的对象

x = 0
y = 3 - 3
assert x is y  # they are the same object!

注：我不会指望以上；它现在正好起作用，但依靠它可不是个好主意。但是，如果Python不辞辛劳地重用公共整数而不是分配新的整数，那么您就知道Python不会接受整数并毫无意义地重新分配它们