1.首先sum方法不同于前三种方法,前三种方法添加元素时是在原来的list对象进行操作,他们没有返回值。而sum方法是将两个list对象连接,生成一个新的list对象,从而消耗额外的内存。(对于io密集型应用不建议用该方法,况且针对append方法来说效率提升有限) 2. append() 追加单个元素到List的尾部,只接受一个参数,参数可以...
listB=[1,2,3] startTime=datetime.datetime.now()foriinrange(0,100000): listA.append('a') endTime=datetime.datetime.now()print('Time spent by append',endTime-startTime) 运行结果如下,可以看到的2秒的差距了,很明显append效率要快一些: [qq5201351@localhost ~]$ python3 insertVSappend.py Time...
extend效率的提升来源于更新列表的最终大小能够提前计算得到。假如需要追加的列表非常大,重复调用append方法时,底层动态数组会有多次调整大小的风险。若使用extend操作,最多执行一次调整动作。 注意,以下两种方式等效: # data1与data2为列表数据类型,以下两种表示等效 data1.extend(data2) data1 += data2 推荐阅读 ...
测试1,是否list comprehension就比append快: deftest():"""Stupid test function"""L=[]foriinrange(100):L.append(i*2)returnLdeftest2():return[i*2foriinrange(100)]if__name__=='__main__':importtimeitprint(timeit.timeit("test()",setup="from __main__ import test"))print('---')pri...
下面代码给出了 4 种不同的list复现方法,观察其代码效率: # -*- coding:UTF-8 -*-# region 引入 调试模块fromsrc.DebugInfo.DebugInfoimport*# endregionif__name__=='__main__':@秒表def循环append(列表:list):新表=[]for元素in列表:新表.append(元素)return新表@秒表defcopy新表(列表:list):新表...
为什么python中set.add比list.append快的多 算法 python 1. 因为set.add是基于哈希表实现的,而list.append是基于数组实现的,哈希表的查找速度比数组快得多。 2. set.add不会检查是否有重复的元素,而list.append会检查是否有重复的元素,所以set.add比list.append快的多。
我有一个正在读取的大文件,并将每隔几行转换为一个对象的实例。 由于我正在遍历文件,因此我使用 list.append(instance) 将实例存储到列表中,然后继续循环。 这是一个大约 100MB 左右的文件,所以它不是太大,...
作为客户端用while true来循环接受server端推过来的数据,同时将这些数据append到一个list里面,不断更新。由于数据较多,我发现用append方法好像会占用cpu的30%-40%(通过top指令)。我现在想会不会是动态数组扩容的机制,导致了python内部会因为数组长度不够而重新分配一块更大的内存来给list扩容,这样就会产生copy,从而导...
在Python中,扩展list的方法有多种,append,extend,+=,+都是列表扩展的方式,但它们的使用又有些许不同,需要根据具体情况来选择,本文主要分析它们的差异。 2. 对比与分析 2.1list的函数方法 list.append(x) append方法会将x作为list的一项添加到末尾。等价于a[len(a):] = [x]。