我的一个朋友向我展示了以下Python代码：
a[1:] == a[:-1]
如果a中的所有项都相同，则返回True。
我认为该代码乍一看很难理解，而且它在内存使用方面效率低下，因为将创建两个a副本进行比较。
我已经使用Python的dis来查看a[1:]==a[:-1]:引擎盖后面发生了什么
>>> def stanga_compare(a):
... return a[1:]==a[:-1]
...
>>> a=range(10)
>>> stanga_compare(a)
False
>>> a=[0 for i in range(10)]
>>> stanga_compare(a)
True
>>> dis.dis(stanga_compare)
2 0 LOAD_FAST 0 (a)
3 LOAD_CONST 1 (1)
6 SLICE+1
7 LOAD_FAST 0 (a)
10 LOAD_CONST 2 (-1)
13 SLICE+2
14 COMPARE_OP 2 (==)
17 RETURN_VALUE
它可以归结为两个切片命令——SLICE+1和SLICE+2。文档不清楚这些操作码是否真的创建了a的新副本，或者只是对它的引用
- SLICE命令是否复制
a - Python实现（Cython、Jython）之间的答案是否不同
更新
这个片段显然是不可读和令人困惑的，我永远不会在实际中使用它密码我的兴趣纯粹是技术性的——切片是否复制了列表，以及答案是否在不同的情况下有所不同。
文档不清楚，因为切片不同的对象会做不同的事情。在列表的情况下，切片确实会生成一个（浅）副本1。请注意，这是独立于python实现的python列表的一个特性。在其他对象（如numpy数组）的情况下，它可能不会创建副本。
如果你想要一种更好的方法来检查列表中的所有元素是否相同，我可能会推荐：
all(lst[0] == item for item in lst)
从性能的角度来看，对于小列表，您朋友的代码实际上可能优于此，因为列表切片是如此优化。但是，这让IMHO更容易判断发生了什么，一旦发现不匹配，它就有机会"短路"。
1要查看的实际函数是list_subscript，但在大多数情况下，它只调用list_slice
如果a是列表、元组或字符串，len(a)是n，n > 0，则每个切片（在C级别）创建一个长度为n-1的新数组。在C级别上，CPython中的所有对象都被实现为指针，因此这些新数组包含从a复制的n-1指针（好吧，不是真的用于字符串——字符串表示更节省）。
但是，正如@mgilson所说，切片返回的内容取决于a的类型。某些类型可能会返回一个紧凑描述符，而不是复制任何内容。一个类型甚至可能以这样一种方式实现切片，即所显示的代码无法按预期工作。
但你心里确实有一份清单；-）
是的，对于list对象，Python在切片时会创建浅拷贝，但是循环是用C（对于cpython）创建的，因此它将比用Python编写的任何东西都快得多。在C中循环两次以获得浅拷贝，并再次循环进行比较，这将比在Python中循环一次更快。
请记住，cpython通常足够快，但Python代码仍然比C代码慢大约100倍。因此，如果你想要一点速度，让cpython为你做循环通常会更好。请注意，即使是Python中的c = a + b，也意味着执行许多逻辑（包括分支和内存分配）。
然而，另一方面，如果对你的代码来说，这种微优化是基本的，那么Python可能不是解决你正在解决的问题的合适工具，你应该考虑其他选项（比如写一个与sip接口的小C++扩展，使用Cython、PyPy…）
请确保代码对于未经训练的人来说是不可读的，并且如果列表很长，并且通常不是常量，那么all(y == x[0] for y in x)会因为短路而更快（即使循环是在Python中，并且对每个元素都执行了额外的下标操作）。
可读性很重要。很多。
编辑
让C代码在元素上循环的另一个有趣的选择是
x and x.count(x[0]) == len(x)
这不提供短路，但在我的电脑上，对于1000个元素的列表，它比基于all的解决方案快大约75倍，所有元素都相等，比x[1:] == x[:-1]快大约6倍。
我发现它也比x[1:] == x[:-1]可读一些，但这可能是品味的问题。
对于普通列表，切片确实会创建一个副本。您可以使用迭代来阻止复制：
import itertools
a1 = iter(a)
a2 = iter(a)
a2.next() # start a2 iterator one removed
all_are_identical = all((i1 == i2 for i1, i2 in itertools.izip(a1, a2)))
线(i1 == i2 for i1, i2 in itertools.izip(a1, a2))创建一个生成器，该生成器将一次一个地向all返回a中的每个元素是否等于下一个元素。结果是一个接一个地评估的，而不是先放在列表中，这样可以节省内存，但会牺牲一些性能。