python实现字符串连接的三种方法及其效率、适用场景详解-Python教程-PHP中文网

首页

后端开发

Python教程

python实现字符串连接的三种方法及其效率、适用场景详解

高洛峰

Feb 11, 2017 pm 01:00 PM

本篇文章主要介绍了python实现字符串连接的三种方法及其效率、适用场景详解，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下。

python字符串连接的方法，一般有以下三种:

方法1：直接通过加号(+)操作符连接

website = &#39;python&#39; + &#39;tab&#39; + &#39;.com&#39;

方法2：join方法

listStr = [&#39;python&#39;, &#39;tab&#39;, &#39;.com&#39;] 
website = &#39;&#39;.join(listStr)

方法3：替换

website = &#39;%s%s%s&#39; % (&#39;python&#39;, &#39;tab&#39;, &#39;.com&#39;)

下面再来说一下三种方法的不同

方法1，使用简单直接，但是网上不少人说这种方法效率低

之所以说python 中使用 + 进行字符串连接的操作效率低下，是因为python中字符串是不可变的类型，使用 + 连接两个字符串时会生成一个新的字符串，生成新的字符串就需要重新申请内存，当连续相加的字符串很多时(a+b+c+d+e+f+...) ，效率低下就是必然的了

方法2，使用略复杂，但对多个字符进行连接时效率高，只会有一次内存的申请。而且如果是对list的字符进行连接的时候，这种方法必须是首选

方法3：字符串格式化，这种方法非常常用，本人也推荐使用该方法

下面用实验来说明字符串连接的效率问题。

比较对象：加号连接 VS join连接

python版本： python2.7

系统环境：CentOS

实验一：

# -*- coding: utf-8 -*-

from time import time

def method1():

  t = time()

  for i in xrange(100000):

    s = &#39;pythontab&#39;+&#39;pythontab&#39;+&#39;pythontab&#39;+&#39;pythontab&#39;+&#39;pythontab&#39;+&#39;pythontab&#39;+&#39;pythontab&#39;+&#39;pythontab&#39;+&#39;pythontab&#39;+&#39;pythontab&#39;+&#39;pythontab&#39;+&#39;pythontab&#39;+&#39;pythontab&#39;+&#39;pythontab&#39;+&#39;pythontab&#39;+&#39;pythontab&#39;+&#39;pythontab&#39;+&#39;pythontab&#39;+&#39;pythontab&#39;+&#39;pythontab&#39;+&#39;pythontab&#39;+&#39;pythontab&#39;+&#39;pythontab&#39;+&#39;pythontab&#39;+&#39;pythontab&#39;+&#39;pythontab&#39;+&#39;pythontab&#39;+&#39;pythontab&#39;+&#39;pythontab&#39;+&#39;pythontab&#39;+&#39;pythontab&#39;+&#39;pythontab&#39;+&#39;pythontab&#39;+&#39;pythontab&#39;+&#39;pythontab&#39;+&#39;pythontab&#39;+&#39;pythontab&#39;+&#39;pythontab&#39;+&#39;pythontab&#39;+&#39;pythontab&#39;+&#39;pythontab&#39;+&#39;pythontab&#39;+&#39;pythontab&#39;+&#39;pythontab&#39;+&#39;pythontab&#39;+&#39;pythontab&#39;

  print time() - t

def method2():

  t = time()

  for i in xrange(100000):

    s = &#39;&#39;.join([&#39;pythontab&#39;,&#39;pythontab&#39;,&#39;pythontab&#39;,&#39;pythontab&#39;,&#39;pythontab&#39;,&#39;pythontab&#39;,&#39;pythontab&#39;,&#39;pythontab&#39;,&#39;pythontab&#39;,&#39;pythontab&#39;,&#39;pythontab&#39;,&#39;pythontab&#39;,&#39;pythontab&#39;,&#39;pythontab&#39;,&#39;pythontab&#39;,&#39;pythontab&#39;,&#39;pythontab&#39;,&#39;pythontab&#39;,&#39;pythontab&#39;,&#39;pythontab&#39;,&#39;pythontab&#39;,&#39;pythontab&#39;,&#39;pythontab&#39;,&#39;pythontab&#39;,&#39;pythontab&#39;,&#39;pythontab&#39;,&#39;pythontab&#39;,&#39;pythontab&#39;,&#39;pythontab&#39;,&#39;pythontab&#39;,&#39;pythontab&#39;,&#39;pythontab&#39;,&#39;pythontab&#39;,&#39;pythontab&#39;,&#39;pythontab&#39;,&#39;pythontab&#39;,&#39;pythontab&#39;,&#39;pythontab&#39;,&#39;pythontab&#39;,&#39;pythontab&#39;,&#39;pythontab&#39;,&#39;pythontab&#39;,&#39;pythontab&#39;,&#39;pythontab&#39;,&#39;pythontab&#39;,&#39;pythontab&#39;])

  print time() -t

method1()

method2()

结果：

0.641695976257

0.341440916061

实验二：

# -*- coding: utf-8 -*-

from time import time

def method1():

  t = time()

  for i in xrange(100000):

    s = &#39;pythontab&#39;+&#39;pythontab&#39;+&#39;pythontab&#39;+&#39;pythontab&#39;

  print time() - t

def method2():

  t = time()

  for i in xrange(100000):

    s = &#39;&#39;.join([&#39;pythontab&#39;,&#39;pythontab&#39;,&#39;pythontab&#39;,&#39;pythontab&#39;])

  print time() -t

method1()

method2()

结果：

0.0265691280365

0.0522091388702

上面两个实验出现了完全不同的结果，分析这两个实验唯一不同的是：字符串连接个数。

结论：加号连接效率低是在连续进行多个字符串连接的时候出现的，如果连接的个数较少，加号连接效率反而比join连接效率高

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持PHP中文网。

更多python实现字符串连接的三种方法及其效率、适用场景详解相关文章请关注PHP中文网！

声明

本文内容由网友自发贡献，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容，请联系admin@php.cn

Python与C：学习曲线和易用性Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Python更易学且易用，C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁，适合初学者，动态类型和自动内存管理使其易用，但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性，适合高性能应用，但学习门槛高，需手动管理内存和类型安全。

Python vs. C：内存管理和控制Apr 19, 2025 am 12:17 AM

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显着。 1.Python使用自动内存管理，基于引用计数和垃圾回收，简化了程序员的工作。 2.C 则要求手动管理内存，提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

科学计算的Python：详细的外观Apr 19, 2025 am 12:15 AM

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能，提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

Python和C：找到合适的工具Apr 19, 2025 am 12:04 AM

选择Python还是C 取决于项目需求：1)Python适合快速开发、数据科学和脚本编写，因其简洁语法和丰富库；2)C 适用于需要高性能和底层控制的场景，如系统编程和游戏开发，因其编译型和手动内存管理。

数据科学和机器学习的PythonApr 19, 2025 am 12:02 AM

Python在数据科学和机器学习中的应用广泛，主要依赖于其简洁性和强大的库生态系统。1）Pandas用于数据处理和分析，2）Numpy提供高效的数值计算，3）Scikit-learn用于机器学习模型构建和优化，这些库让Python成为数据科学和机器学习的理想工具。

学习Python：2小时的每日学习是否足够？Apr 18, 2025 am 12:22 AM

每天学习Python两个小时是否足够？这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划，2)选择合适的学习资源和方法，3)动手实践和复习巩固，可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Web开发的Python：关键应用程序Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架：Django适合快速开发复杂应用，Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发：使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化：利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI：Python用于构建智能Web应用。5.性能优化：通过异步编程、缓存和代码优