是什么使Python的列表附加方法如此之快？

David 发表于 Dev

大卫

我正在比较将项目追加到python中的列表的不同方式。我在计算机上进行了测试，结果在其他计算机上当然会有所不同。

选项1：5.80秒仅50,000个项目！

a = []
for i in range(50000):
    a = a + [i]

选项2：2.27秒10,000,000个项目

a = []
for i in range(10000000):
    a += [i]

选项3：1.53秒10,000,000项

a = []
for i in range(10000000):
    a.append(i)

选项1变慢也就不足为奇了，因为它每次都会创建列表的新副本。

使用扩展分配运算符，选项2快得多。它会修改原始列表。

但是选项3仍然明显更快。我希望使用append（）方法和增强的赋值运算符可以得到相同的结果。

为什么append（）方法仍然比+ =运算符快得多？

PS：我的python版本：

在Win32上的Python 3.5.2（v3.5.2：4def2a2901a5，Jun 25 2016，22:18:55）[MSC v.1900 64位（AMD64）]

根据任务的答案，额外的开销是由[i]在每次循环迭代中创建一个新的列表对象引起的。在我看来，这是合理的。我创建了新的测试代码，试图避免每次迭代都创建一个新对象。是的，它现在更快，但仍然不如使用append（）快，因为现在我又有了额外分配的开销。但是我认为这证明了任务的重点。

选项4：1.91秒，10,000,000个项目（选项2的改进版）

a = []
b = [0]
for i in range(10000000):
    b[0] = i
    a += b

任务

第二种方法仍然需要创建临时列表[i]。查看反汇编的代码：

>>> import dis
>>> def func_2(a, i):
...     a += [i]
... 
>>> def func_3(a, i):
...     a.append(i)
... 
>>> dis.dis(func_2)
  2           0 LOAD_FAST                0 (a)
              3 LOAD_FAST                1 (i)
              6 BUILD_LIST               1
              9 INPLACE_ADD         
             10 STORE_FAST               0 (a)
             13 LOAD_CONST               0 (None)
             16 RETURN_VALUE        
>>> dis.dis(func_3)
  2           0 LOAD_FAST                0 (a)
              3 LOAD_ATTR                0 (append)
              6 LOAD_FAST                1 (i)
              9 CALL_FUNCTION            1
             12 POP_TOP             
             13 LOAD_CONST               0 (None)
             16 RETURN_VALUE        
>>>

第二种方法需要，6 BUILD_LIST但第三种方法则不需要。可能还有其他原因，但这应该是方法3更快的主要原因。

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