python - python 中 n 项到列表的追加和 [0]*n 的不同追加？

Question

我有两个相同的代码
代码1

>>> a=[0]*60000000

代码2

>>> a=[]
>>> for i in range(0,60000000):
        a.append(0)

在我的电脑中，Code1 所需时间是 1 秒，但 Code2 需要 480 秒!!
为什么 ？有什么不同？

Answer 1

(在下文中，我假设您使用的是 Python 3；在 Python 2 中，情况类似，但我们必须讨论由于范围而导致的内存分配成本。)

您的第二个程序花费时间在 Python 字节码中运行。让我们使用 dis 来反汇编它模块:

>>> import dis
>>> dis.dis('a=[]\nfor i in range(0,60000000):\n a.append(0)')
  1           0 BUILD_LIST               0 
              3 STORE_NAME               0 (a) 

  2           6 SETUP_LOOP              36 (to 45) 
              9 LOAD_NAME                1 (range) 
             12 LOAD_CONST               0 (0) 
             15 LOAD_CONST               1 (60000000) 
             18 CALL_FUNCTION            2 (2 positional, 0 keyword pair) 
             21 GET_ITER             
        >>   22 FOR_ITER                19 (to 44) 
             25 STORE_NAME               2 (i) 

  3          28 LOAD_NAME                0 (a) 
             31 LOAD_ATTR                3 (append) 
             34 LOAD_CONST               0 (0) 
             37 CALL_FUNCTION            1 (1 positional, 0 keyword pair) 
             40 POP_TOP              
             41 JUMP_ABSOLUTE           22 
        >>   44 POP_BLOCK            
        >>   45 LOAD_CONST               2 (None) 
             48 RETURN_VALUE         

循环从字节22运行到字节41，每次循环时，Python都必须解码并执行七个字节码指令，并调用一个函数(函数是a.append) 。这相当于 4.2 亿字节代码指令和 6000 万次函数调用。

而您的第一个程序花费时间在 native 代码中运行:

>>> dis.dis('a = [0] * 60000000')
  1           0 LOAD_CONST               0 (0) 
              3 BUILD_LIST               1 
              6 LOAD_CONST               1 (60000000) 
              9 BINARY_MULTIPLY      
             10 STORE_NAME               0 (a) 
             13 LOAD_CONST               2 (None) 
             16 RETURN_VALUE         

可以看到，不仅没有循环，也没有函数调用。所有工作都发生在 BINARY_MULTIPLY 指令的“幕后”，该指令分派(dispatch)到 list_multiply in listobject.c ，并且由于列表 [0] 仅包含一个元素，因此结果是在第 529-536 行的紧密循环中构造的:

if (Py_SIZE(a) == 1) {
    elem = a->ob_item[0];
    for (i = 0; i < n; i++) {
        items[i] = elem;
        Py_INCREF(elem);
    }
    return (PyObject *) np;
}