python list 的+、+=和extend操作
据说后者在list很大的时候性能稍好。
于是测试了一把:
import time def time_cost(func): def _time_cost(*args,**kw): t1=time.time() func(*args,**kw) t2=time.time() return t2-t1 return _time_cost @time_cost def test_add(list_a,huge_list_b): return list_a+huge_list_b @time_cost def test_extend(list_a,huge_list_b): return list_a.extend(huge_list_b) if __name__==‘__main__‘: print ‘-----big list test-------------‘ a=[1]*1000 b=[‘a‘]*(10**8) print ‘add cost:%s seconds‘%test_add(a,b) print ‘extend cost:%s seconds‘%test_extend(a,b) print ‘-----small list test-------------‘ a=[1]*1000 b=[‘a‘]*(10**2) print ‘add cost:%s seconds‘%test_add(a,b) print ‘extend cost:%s seconds‘%test_extend(a,b)
我机器是win7,64bit,6G 内存,i3 cpu,结果如下:
-----big list test------------- add cost:1.30500006676 seconds extend cost:0.591000080109 seconds -----small list test------------- add cost:0.0 seconds extend cost:0.0 seconds
在b为10^8长度的时候,extend所耗的时间几乎只有+操作的一半。
在1000长度的级别,相差不大。几乎相同。
+=等同于extend,如下:
import time def time_cost(func): def _time_cost(*args,**kw): t1=time.time() func(*args,**kw) t2=time.time() return t2-t1 return _time_cost @time_cost def test_add(list_a,huge_list_b): list_a+=huge_list_b return list_a @time_cost def test_extend(list_a,huge_list_b): return list_a.extend(huge_list_b) if __name__==‘__main__‘: print ‘-----big list test-------------‘ a=[1]*1000 b=[‘a‘]*(10**8) a2=[1]*1000 print ‘+= cost:%s seconds‘%test_add(a,b) print ‘extend cost:%s seconds‘%test_extend(a2,b)
输出:
-----big list test------------- += cost:0.506999969482 seconds extend cost:0.510999917984 seconds
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