python使用列表的最佳方案
經常寫Python程序的人,列表應該是使用率最高數據結構的了。我們使用列表的過程中,生成列表方式有很多種,哪一種方式性能是最好的呢?可能很多人都沒有關心過這個問題。假設要生成一個有1000個元素的列表。采用下面哪一種方式生成最好呢?
1、連接方式
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、列表表達式
def gen_list3(): l = [i for i in range(1000)]
4、range函數
def gen_list4(): l = list(range(1000))
以上四種方式,都可以實現一個有1000個元素的列表。為了知道哪一種方式耗時最少,我們需要進行測試才可以知曉。測試耗時我們使用Timer方法,下面編寫具體測試代碼。
from timeit import Timer
t1 = Timer("gen_list1()", "from __main__ import gen_list1")
print("連接方式:", 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("列表表達式:", t3.timeit(number=1000), "ms")
t4 = Timer("gen_list4()", "from __main__ import gen_list4")
print("range函數:", t4.timeit(number=1000), "ms")
測試程序編寫完成后,可以運行看看結果。
連接方式: 1.2728083460242487 ms
append方法: 0.10177052899962291 ms
列表表達式: 0.03995161800412461 ms
range函數: 0.01611424400471151 ms
通過測試我們可以看出來,使用range函數生成1000個元素列表,耗時是最少的。要想寫出高性能Python程序,掌握分析程序性能的方法和熟悉每一種數據結構都是非常重要的技能。
以上就是python使用列表的最佳方案的詳細內容,更多關于python列表的資料請關注腳本之家其它相關文章!
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