Python 的字符串连接有多高效，何时优化？

如何在 Python 中高效地将一个字符串附加到另一个字符串？

将一个字符串附加到另一个字符串时，效率很高优化操作，特别是对于多个串联的场景。问题中描述的传统方法 var3 = var1 var2 并不总是最有效的。

CPython Optimization

CPython，Python 的默认实现，当仅存在一个对初始字符串的引用时，对字符串连接采用特定的优化。此优化尝试就地扩展字符串，从而导致摊销 O(n) 操作。这意味着对于以下场景：

s = ""
for i in range(n):
    s += str(i)

，以前的时间复杂度为 O(n^2)，现在的速度明显更快，为 O(n)。

实现详细信息

CPython 的优化是在 bytesobject.c 中的 _PyBytes_Resize 函数中实现的。它为字符串对象重新分配内存，将其大小增加指定的量。如果成功，它会更新字符串的大小并设置尾随空字节以终止字符串。

经验验证

要凭经验演示此优化，请考虑以下内容timeit 结果：

$ python -m timeit -s"s=''" "for i in xrange(10):s+='a'"
1000000 loops, best of 3: 1.85 usec per loop
$ python -m timeit -s"s=''" "for i in xrange(100):s+='a'"
10000 loops, best of 3: 16.8 usec per loop
$ python -m timeit -s"s=''" "for i in xrange(1000):s+='a'"
10000 loops, best of 3: 158 usec per loop
$ python -m timeit -s"s=''" "for i in xrange(10000):s+='a'"
1000 loops, best of 3: 1.71 msec per loop
$ python -m timeit -s"s=''" "for i in xrange(100000):s+='a'"
10 loops, best of 3: 14.6 msec per loop
$ python -m timeit -s"s=''" "for i in xrange(1000000):s+='a'"
10 loops, best of 3: 173 msec per loop

对于较小的字符串，开销很小，但随着字符串大小的增加，优化方法的效率显着提高。

注意

;

需要注意的是，这种优化并不是 Python 规范的一部分。它是 CPython 的特定实现细节，可能不会出现在 PyPy 或 Jython 等其他 Python 实现中。

以上是Python 的字符串连接有多高效，何时优化？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！