python - 如何在 Python 中加入混合列表(数组)(其中包含整数)？

Question

我有一个混合的列表(数组)

a = ["x", "2", "y"]
b = ["x", 2, "y"]
print ":".join(a)
print ":".join(b)

第一个连接有效，但第二个连接抛出 TypeError 异常

我想到了这个，但这是 Python 解决方案吗？

print ":".join(map(str, b))

顺便说一句，最后我只想将这个字符串写入一个文件，所以如果有特定的解决方案，我也会很感激。

Answer 1

您的解决方案运行良好，可能是对中小型列表执行此操作的最快方法之一，但它会创建一个不必要的列表(在 python2.x 中)。通常这不是问题，但在少数情况下，根据对象 b，这可能是个问题。另一个在 python2 和 python 3 中是惰性的是:

':'.join(str(x) for x in b)

python 2.7.3 的一些计时:

$ python -m timeit -s 'b = ["x", 2, "y"]' '":".join(map(str,b))'
1000000 loops, best of 3: 1.66 usec per loop
$python -m timeit -s 'b = ["x", 2, "y"]' '":".join([str(x) for x in b])'
1000000 loops, best of 3: 1.49 usec per loop
$ python -m timeit -s 'b = ["x", 2, "y"]' '":".join(str(x) for x in b)'
100000 loops, best of 3: 3.26 usec per loop
$python -m timeit -s 'from itertools import imap; b = ["x", 2, "y"]' '":".join(imap(str,b))'
100000 loops, best of 3: 2.83 usec per loop

python3.2的一些时序:

$ python3 -m timeit -s 'b = ["x", 2, "y"]' '":".join(map(str,b))'
100000 loops, best of 3: 2.6 usec per loop
$ python3 -m timeit -s 'b = ["x", 2, "y"]' '":".join([str(x) for x in b])'
100000 loops, best of 3: 2.08 usec per loop
$ python3 -m timeit -s 'b = ["x", 2, "y"]' '":".join(str(x) for x in b)'
100000 loops, best of 3: 3.39 usec per loop

请注意，如果让循环变得更大，差异就会变得不那么重要:

python 2.7.3:

$ python -m timeit -s 'b = list(range(10000))' '":".join(str(x) for x in b)'
100 loops, best of 3: 4.83 msec per loop
$ python -m timeit -s 'b = list(range(10000))' '":".join([str(x) for x in b])'
100 loops, best of 3: 4.33 msec per loop
$ python -m timeit -s 'b = list(range(10000))' '":".join(map(str,b))'
100 loops, best of 3: 3.29 msec per loop

python 3.2.0

$ python3 -m timeit -s 'b = list(range(10000))' '":".join(str(x) for x in b)'
100 loops, best of 3: 6.42 msec per loop
$ python3 -m timeit -s 'b = list(range(10000))' '":".join([str(x) for x in b])'
100 loops, best of 3: 5.51 msec per loop
$ python3 -m timeit -s 'b = list(range(10000))' '":".join(map(str,b))'
100 loops, best of 3: 4.55 msec per loop

*所有计时都在我的 MacbookPro、OS-X 10.5.8 intel core2duo 上完成....

笔记，

• python2.x 在所有情况下(对我而言)都比 python3.x 快
• List-comprehension 对于您的示例列表来说是最快的，但是 map 对于更大的列表来说更快。 map 对于小列表可能较慢，因为您需要查找函数，而列表理解不能被“隐藏”，因此不需要执行查找。 HUGE 列表可能还有另一个转折点，构建中间列表所需的时间变得很重要。
• 生成器表达式总是最慢的(但在这两种情况下都是惰性的)