为什么 Python 中列表推导式比列表附加更快？

为什么列表推导式优于列表附加

尽管列表推导式被认为仅仅是表达糖，但它们比列表附加显示出显着的速度优势。这种差异超出了表达差异。

为了说明这一点，请考虑以下 timeit 基准：

<code class="python">import timeit

time = timeit.timeit('t=[]\nfor i in range(10000):\n    t.append(i)', number=10000)
time2 = timeit.timeit('t=[i for i in range(10000)]', number=10000)</code>

结果显示列表推导式的执行速度比附加到列表快大约 50%。

速度提高的原因

列表推导式利用多项性能优化：

• 消除属性加载和函数调用：在列表追加中，每次迭代都需要加载列表的追加属性并将其作为函数调用。列表推导式通过按需创建新列表来消除这种开销。
• 暂停和恢复与即时列表创建：暂停和恢复函数的框架通常比直接按需创建列表要慢.

示例

考虑以下代码片段：

<code class="python">def f1():
    l = []                                    # Create a new list
    for i in range(5):                      # Iterate through a range
        l.append(i)                         # Append each number to the list

def f2():
    [i for i in range(5)]                  # Use list comprehension to create a new list</code>

使用 dis 模块反汇编这些函数可以发现差异：

<code class="python">dis.dis(f1)
dis.dis(f2)</code>

在f1中，我们观察了列表的创建以及append属性的加载和调用（偏移量18和20）。然而，在 f2 中，这些操作不存在，从而产生更高效的代码。

结论

列表推导式通过消除属性加载、函数调用和与功能帧的暂停和恢复相关的开销。因此，通常建议使用它们来创建优先考虑速度的新列表。

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