Python - append VS extend 效率

Question

这是我使用 Python 编写的一些代码:

from math import sqrt
abundant_list = []

for i in range(12,28123+1):
    dividor_list = [1]
    for j in range(2, int(sqrt(i))+1):
        if i%j == 0:
            dividor_list.extend([i/j,j])
    if sum(dividor_list) > i:
        abundant_list.append(i)

print abundant_list

如您所见，代码确实在尽可能地提高效率。

如果我使用 list.append 两次，或者 list.extend 只使用一次，有什么不同吗？我知道这可能存在细微差别，但我真的很想知道 :)

Answer 1

import timeit

def 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测试。我的结果(os-X、10.5.8、core2duo、FWIW):

0.520906925201  #append
0.602569103241  #extend-list
0.357008934021  #extend-tuple

与我的 linux 机器(Ubuntu、x86-64 核心 i7)的结果排序相同:

0.307395935059  #append
0.319436073303  #extend-list
0.238317012787  #extend-tuple

对我来说，这表示 extend 比 append 快，但是创建 list 与创建 相比相对昂贵>元组

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编辑

在下面的评论中指出，由于元组的不变性，解释器可以优化元组的创建(它创建一次元组并一遍又一遍地重新使用它)。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))

时间几乎相同:

0.297003984451  #append
0.344678163528  #extend-list
0.292304992676  #extend-tuple

虽然 tuple 仍然始终优于列表版本，并且在我完成的所有试验中几乎没有超过 append 版本。

我要从这里拿走的一件事是，如果您要遍历一个由所有文字组成的对象，请选择 tuple 而不是 list。如果它不完全由文字组成，那么选择 list 还是 tuple 都没有关系。