在python中，据我所知，至少有3到4种方法来创建和初始化给定大小的列表：

简单循环append：

my_list = [] for i in range(50): my_list.append(0)

简单循环+=：

my_list = [] for i in range(50): my_list += [0]

列表理解：

my_list = [0 for i in range(50)]

列表和整数乘法：

my_list = [0] * 50

在这些例子中，我认为只有列表只有50个元素会有任何性能差异，但如果我需要一个包含一百万个元素的列表呢？使用xrange会有什么改进吗？哪个是在python中创建和初始化列表的首选/最快方法？

解决方案

让我们运行一些时间测试* timeit.timeit：

>>> from timeit import timeit >>> >>> # Test 1 >>> test = """ ... my_list = [] ... for i in xrange(50): ... my_list.append(0) ... """ >>> timeit(test) 22.384258893239178 >>> >>> # Test 2 >>> test = """ ... my_list = [] ... for i in xrange(50): ... my_list += [0] ... """ >>> timeit(test) 34.494779364416445 >>> >>> # Test 3 >>> test = "my_list = [0 for i in xrange(50)]" >>> timeit(test) 9.490926919482774 >>> >>> # Test 4 >>> test = "my_list = [0] * 50" >>> timeit(test) 1.5340533503559755 >>>

如您所见，最后一种方法是迄今为止最快的方法。

但是，它应该只用一成不变的物品（如整数）使用。这是因为它将创建一个列表，其中包含对同一项的引用。

以下是演示：

>>> lst = [[]] * 3 >>> lst [[], [], []] >>> # The ids of the items in `lst` are the same >>> id(lst[0]) 28734408 >>> id(lst[1]) 28734408 >>> id(lst[2]) 28734408 >>>

这种行为通常是不受欢迎的，并且可能导致代码中的错误。

如果你有可变项（例如列表），那么你应该使用仍然非常快的列表理解：

>>> lst = [[] for _ in xrange(3)] >>> lst [[], [], []] >>> # The ids of the items in `lst` are different >>> id(lst[0]) 28796688 >>> id(lst[1]) 28796648 >>> id(lst[2]) 28736168 >>>

*注意：在所有测试中，我替换range为xrange。由于后者返回迭代器，因此它应该总是比前者快。

本文首发于Python黑洞网，博客园同步更新