Python-附加VS扩展效率

Python-附加VS扩展效率

import timeitdef append2x(foo):    foo.append(1)    foo.append(1)def extend_lst(foo):    foo.extend([1,1])def extend_tup(foo):    foo.extend((1,1))l1 = []l2 = []l3 = []print timeit.timeit('append2x(l1)',setup = 'from __main__ import append2x,l1')print timeit.timeit('extend_lst(l2)',setup = 'from __main__ import extend_lst,l2')print timeit.timeit('extend_tup(l3)',setup = 'from __main__ import extend_tup,l3')

这是一个简单的基准。我的结果（os-X，10.5.8，core2duo，FWIW）：

0.520906925201  #append0.602569103241  #extend-list0.357008934021  #extend-tuple

结果与我的linux盒（Ubuntu，x86-64核心i7）的排序相同：

0.307395935059  #append0.319436073303  #extend-list0.238317012787  #extend-tuple

对我来说，这表示

extend

速度比快

append

，但与创建a

list

相比，创建a相对昂贵

tuple

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编辑

在下面的注释中指出，由于元组的不变性，解释器可以优化元组的创建（它会创建一次元组并一遍又一遍地重复使用）。如果我们将代码更改为：

def extend_lst(foo):      v = 1    foo.extend([v,v])def extend_tup(foo):    v = 1    foo.extend((v,v))

时间实际上是相同的：

0.297003984451  #append0.344678163528  #extend-list0.292304992676  #extend-tuple

尽管在我进行的所有试用中，它

tuple

仍然始终胜过列表版本，并且几乎没有超出该

append

版本。

有一两件事，我正在远离这一切的是，如果你是循环访问由所有文字的对象，选择

tuple

了一个

list

。如果它不完全由文字组成，那么选择

list

还是都不重要

tuple

。