В чем разница между x+=y и x=x+y?

NB Это всё проверялось для CPython 3.10. В других интерпретаторах/компиляторах результат может быть другим (другим по времени, но тем же по результату!).

Разница в одной инструкции: INPLACE_ADD или BINARY_ADD.

def f():                          def g():
    x = 10                            x = 10
    x += 1                            x = x + 1

 0 LOAD_CONST     1 (10)          0 LOAD_CONST     1 (10)
 2 STORE_FAST     0 (x)           2 STORE_FAST     0 (x)

 4 LOAD_FAST      0 (x)           4 LOAD_FAST      0 (x)
 6 LOAD_CONST     2 (1)           6 LOAD_CONST     2 (1)
 8 INPLACE_ADD                    8 BINARY_ADD
10 STORE_FAST     0 (x)          10 STORE_FAST     0 (x)
12 LOAD_CONST     0 (None)       12 LOAD_CONST     0 (None)
14 RETURN_VALUE                  14 RETURN_VALUE

Числа, строки и кортежи

Для целых и вещественных чисел слот nb_inplace_add не заполнен (например для целых). Это значит что обе инструкции INPLACE_ADD и BINARY_ADD выполняют один и тот же код из слота nb_add. Результат работы и время одинаковы и в теории и на практике.

Для строк и кортежей ситуация такая же. Инструкции исполняют один и тот же код - результат одинаковый и время одинаковое.

Списки

Тут хитрее: отличается и результат и время. += выигрывает, так как не изготавливает новый список - конкатенацию аргументов, а сразу добавляет элементы правого списка в левый. Примеры ниже немного нечестные по отношению к += - список n растёт. Тем не менее += лидирует с огромным отрывом.

NB Разная семантика! f и g по разному работают со списком n. f его меняет, g оставляет неизменным.

В случае списков последняя инструкция STORE_FAST не нужна - это фактически самоприсваивание. Но код не знает про типы и делает лишнюю операцию. Мелочь, показывающая почему компиляторы любят строгую типизацию.

Очень быстро:

n = [0] * 1000
m = [1]


def f():
    x = n
    x += m


for _ in range(1_000_000):
    f()

$ time python f.py

real  0m0.202s
user  0m0.200s
sys   0m0.000s

Очень медленно:

n = [0] * 1000
m = [1]


def g():
    x = n
    x = x + m


for _ in range(1_000_000):
    g()

$ time python g.py

real  0m4.403s
user  0m4.296s
sys   0m0.004s