疑難雜症 ：Python [] 與 list() 哪一個快？為什麼快？快多少呢？

#今天 python影片教學專欄為大家講解Python中所承擔的知識，但蘊藏著巨大的能量。

#在日常使用Python的時候，我們需要經常創建一個列表，相信大家都已經熟練了吧？

# 方法一：使用成对的方括号语法list_a = []# 方法二：使用内置的 list()list_b = list()复制代码

上面的兩種寫法，你經常使用哪一個一個呢？是否思考過的差異呢？######讓它們我們開門見山，直接提交論文的問題吧：###兩種創建列表的[] 與list() 寫法，哪一個更快呢，為什麼會更快呢？############註：為了簡化問題，我們以空列表為例進行分析。關於列表的更多介紹與創建說明，可以查看本文文章######## ##1、 [​​] 是list() 的三倍快###### 對於第一題，使用###timeit###模組的timeit() 函數即可簡單地測出來算：# ##

>>> import timeit>>> timeit.timeit('[]', number=10**7)>>> timeit.timeit('list()', number=10**7)复制代码

############如上圖所示，在各自呼叫一千萬次的情況下，[]創建方式只花費了0.47秒，而列表( ) 創建方式要花費1.75秒，所以，星期六的星期六是之前的3.7 倍！######這就回答了創建剛才的問題：###空列表時，[] 剛才的list()快亮。##### #######註：timeit()函數的效率跟運行環境相關，每次執行結果會有微小差異。我在Python3.8版本實驗了幾次，整體來說上[] 速度是list( ) 的3 倍多一點。#########2、list() 比[] 執行步驟多######那麼，我們繼續來分析第二個問題：為什麼[] 會更快呢？######這次我們可以使用####dis####模組的dis() 函數，看看兩個執行的字節碼有何不同：## #

>>> from dis import dis>>> dis("[]")>>> dis("list()")复制代码

### #####

如上圖所示，[] 的字節碼有兩條指令（BUILD_LIST 與 RETURN_VALUE），而 list() 的字節碼有三條指令（LOAD_NAME、CALL_FUNCTION 與 RETURN_VALUE）。

這些指令代表什麼呢？該如何理解它們呢？

首先，對於 []，它是 Python 中的一組字面量（literal），像數字之類的字面量一樣，表示確切的固定值。

也就是說，Python 在解析到它時，就知道它要表示一個列表，因此會直接呼叫解釋器中建構列表的方法（對應 BUILD_LIST ），來建立列表，所以是一步到位。

而對於 list()，「list」只是一個普通的名稱，並不是字面量，也就是說解釋器一開始並不認識它。

因此，解釋器的第一步是要找到這個名稱（對應 LOAD_NAME）。它會按照一定的順序，在各個作用域中逐一查找（局部作用域--全域作用域--內建作用域），直到找到為止，找不到則會拋出NameError。

解釋器看到「list」之後是一對圓括號，因此第二步是把這個名稱當作可調用物件來調用，即把它當成一個函數進行調用（對應 CALL_FUNCTION）。

因此，list() 在建立清單時，需要經過名稱尋找與函數呼叫兩個步驟，才能真正開始建立清單（註：CALL_FUNCTION 在底層還會有一些函式呼叫過程，才能走到跟BUILD_LIST 相通的邏輯，此處我們忽略不計）。

至此，我們就可以回答前面的問題了：因為 list() 涉及的執行步驟更多，因此它比 [] 要慢一些。

3、list() 的速度提升

看完前兩個問題的解答過程，你也許覺得還不夠過癮，而且可能覺得就算知道了這個冷知識，也不會有多大的幫助，似乎那微弱的提升顯得微不足道。

但是，我們Python貓出品的《Python為什麼》系列一直秉承著孜孜不倦的求知精神，是不可能放著這個問題不去回答的。

而且，由於有發散性思考的習慣，我還想到了另一個挺有意思的問題：list() 的速度能否提升呢？

我不久前寫過一篇文章正好討論到這個問題，也就是在剛剛發布的Python 3.9.0 版本中，它給list() 實現了更快的vectorcall 協議，因此執行速度會有一定的提升。

有興趣的同學可以到 Python 官網下載 3.9 版本。

根據我多輪的測試結果，在新版本中運行list() 一千萬次，耗時大概在1 秒左右，也就是[] 運行耗時的2 倍，相比於前面接近4 倍的數據，目前版本整體上是提升了不少。

至此，我們已回答完一連串的疑問，如果你覺得有收穫，請按讚支持！歡迎大家關注後續更多精彩內容。

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