python使用列表的最佳方案

    经常写Python程序的人,列表应该是使用率最高数据结构的了。我们使用列表的过程中,生成列表方式有很多种,哪一种方式性能是最好的呢?可能很多人都没有关心过这个问题。假设要生成一个有1000个元素的列表。采用下面哪一种方式生成最好呢?

    1、连接方式

    
    def gen_list1():  
      l = []  
      for i in range(1000):    
        l = l + [i]

    2、append方法

    
    def gen_list2():  
      l = []  
      for i in range(1000):    
        l.append(i)

    3、列表表达式

    
    def gen_list3():  
      l = [i for i in range(1000)]

    4、range函数

    
    def gen_list4():  
      l = list(range(1000))

    以上四种方式,都可以实现一个有1000个元素的列表。为了知道哪一种方式耗时最少,我们需要进行测试才可以知晓。测试耗时我们使用Timer方法,下面编写具体测试代码。

    
    from timeit import Timer
    
    t1 = Timer("gen_list1()", "from __main__ import gen_list1")
    print("连接方式:", t1.timeit(number=1000), "ms")
    
    t2 = Timer("gen_list2()", "from __main__ import gen_list2")
    print("append方法:", t2.timeit(number=1000), "ms")
    
    t3 = Timer("gen_list3()", "from __main__ import gen_list3")
    print("列表表达式:", t3.timeit(number=1000), "ms")
    
    t4 = Timer("gen_list4()", "from __main__ import gen_list4")
    print("range函数:", t4.timeit(number=1000), "ms")

    测试程序编写完成后,可以运行看看结果。

    连接方式:  1.2728083460242487 ms
    append方法: 0.10177052899962291 ms
    列表表达式: 0.03995161800412461 ms
    range函数: 0.01611424400471151 ms

    通过测试我们可以看出来,使用range函数生成1000个元素列表,耗时是最少的。要想写出高性能Python程序,掌握分析程序性能的方法和熟悉每一种数据结构都是非常重要的技能。

    以上就是python使用列表的最佳方案的详细内容,更多关于python列表的资料请关注lingkb其它相关文章!