PyPy：嚴重的性能下降時，與整數

Question

列表使用無因的算法我想實現利用指數1..n因爲它是非常容易出錯的一個各項指標轉變，我決定讓智能和插入啞元每個列表的開始，所以我可以使用紙上的原始公式。

對於急促的緣故，認爲這個玩具例子：

def calc(N): 
    nums=[0]+range(1,N+1) 
    return sum(nums[1:]) #skip first element 

不過，我開始擔心了，我的成績是虛假的，因爲我意外的地方訪問第0個元素，不知道的。所以我更聰明和使用None代替0作爲第一要素 - 將導致運行時錯誤與它的每一個算術運算：

def calc_safe(N): 
    nums=[None]+range(1,N+1) #here we use "None" 
    return sum(nums[1:]) 

出人意料的是，這個小變化導致了巨大的性能損失pypy（甚至與目前的5.8版本） - 代碼變得慢10倍左右！這裏是我的機器上的時間：

    pypy-5.8 cpython 
calc(10**8)   0.5 sec  5.5 sec 
calc_safe(10**8) 7.5 sec  5.5 sec 

作爲一個邊節點：CPython的不關心，None是否使用與否。

所以我的問題是雙重的：

1. 顯然使用None是不是一個好主意，但是爲什麼呢？
2. 是否有可能獲得None的安全方法並保持性能？

編輯：由於阿明解釋，並非所有的名單都是平等的，我們可以看到，它的策略是通過使用：

import __pypy__ 
print __pypy__.strategy(nums) 

在第一種情況下，它是IntegerListStrategy和第二ObjectListStrategy。如果我們用一個大的整數值（如2**100）同樣會發生，而不是None。

Answer 1

對於僅包含整數的列表，PyPy已經有了一個特例 - 它將它們存儲爲array.array。如果其中有一個None，那麼這個優化不再起作用。

這也許可以固定內PyPy允許無作爲特殊情況......