簡(jiǎn)短版：使用

pre_allocated_list = [None] * size

預(yù)先分配一個(gè)列表(即，能夠解決列表的'size'元素，而不是通過(guò)附加逐漸形成列表)。即使在大型列表中，此操作也非常快。分配稍后將分配給列表元素的新對(duì)象將花費(fèi)更長(zhǎng)時(shí)間，并且將成為程序中的瓶頸，性能方面。

長(zhǎng)版：

我認(rèn)為應(yīng)該考慮初始化時(shí)間。因?yàn)樵趐ython中，一切都是引用，無(wú)論你是將每個(gè)元素設(shè)置為None還是一些字符串都無(wú)關(guān)緊要 - 無(wú)論哪種方式，它都只是一個(gè)引用。如果要為每個(gè)要引用的元素創(chuàng)建新對(duì)象，則需要更長(zhǎng)的時(shí)間。

對(duì)于Python 3.2：

import time

import copy

def print_timing (func):

def wrapper (*arg):

t1 = time.time ()

res = func (*arg)

t2 = time.time ()

print ("{} took {} ms".format (func.__name__, (t2 - t1) * 1000.0))

return res

return wrapper

@print_timing

def prealloc_array (size, init = None, cp = True, cpmethod=copy.deepcopy, cpargs=(), use_num = False):

result = [None] * size

if init is not None:

if cp:

for i in range (size):

result[i] = init

else:

if use_num:

for i in range (size):

result[i] = cpmethod (i)

else:

for i in range (size):

result[i] = cpmethod (cpargs)

return result

@print_timing

def prealloc_array_by_appending (size):

result = []

for i in range (size):

result.append (None)

return result

@print_timing

def prealloc_array_by_extending (size):

result = []

none_list = [None]

for i in range (size):

result.extend (none_list)

return result

def main ():

n = 1000000

x = prealloc_array_by_appending(n)

y = prealloc_array_by_extending(n)

a = prealloc_array(n, None)

b = prealloc_array(n, "content", True)

c = prealloc_array(n, "content", False, "some object {}".format, ("blah"), False)

d = prealloc_array(n, "content", False, "some object {}".format, None, True)

e = prealloc_array(n, "content", False, copy.deepcopy, "a", False)

f = prealloc_array(n, "content", False, copy.deepcopy, (), False)

g = prealloc_array(n, "content", False, copy.deepcopy, [], False)

print ("x[5] = {}".format (x[5]))

print ("y[5] = {}".format (y[5]))

print ("a[5] = {}".format (a[5]))

print ("b[5] = {}".format (b[5]))

print ("c[5] = {}".format (c[5]))

print ("d[5] = {}".format (d[5]))

print ("e[5] = {}".format (e[5]))

print ("f[5] = {}".format (f[5]))

print ("g[5] = {}".format (g[5]))

if __name__ == '__main__':

main()

評(píng)價(jià)：

prealloc_array_by_appending took 118.00003051757812 ms

prealloc_array_by_extending took 102.99992561340332 ms

prealloc_array took 3.000020980834961 ms

prealloc_array took 49.00002479553223 ms

prealloc_array took 316.9999122619629 ms

prealloc_array took 473.00004959106445 ms

prealloc_array took 1677.9999732971191 ms

prealloc_array took 2729.999780654907 ms

prealloc_array took 3001.999855041504 ms

x[5] = None

y[5] = None

a[5] = None

b[5] = content

c[5] = some object blah

d[5] = some object 5

e[5] = a

f[5] = []

g[5] = ()

正如您所看到的，只需創(chuàng)建一個(gè)對(duì)同一None對(duì)象的引用的大列表，只需要很少的時(shí)間。

前置或延長(zhǎng)需要更長(zhǎng)的時(shí)間(我沒(méi)有做任何平均值，但是在運(yùn)行幾次后我可以告訴你，延伸和追加大致需要相同的時(shí)間)。

為每個(gè)元素分配新對(duì)象 - 這是花費(fèi)最多時(shí)間的。而S.Lott的答案就是這樣 - 每次都會(huì)格式化一個(gè)新的字符串。這不是嚴(yán)格要求的 - 如果您想預(yù)先分配一些空間，只需創(chuàng)建一個(gè)None列表，然后隨意將數(shù)據(jù)分配給列表元素。無(wú)論哪種方式，生成數(shù)據(jù)都需要花費(fèi)更多時(shí)間而不是追加/擴(kuò)展列表，無(wú)論是在創(chuàng)建列表時(shí)生成還是在生成列表之后生成數(shù)據(jù)。但是如果你想要一個(gè)人口稀少的列表，那么從None列表開(kāi)始肯定會(huì)更快。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python创建初始值列表_Python - 创建具有初始容量的列表的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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