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chinesehuazhou
V2EX  ›  Python

简单分析:为什么 [] 比 list() 快?

  •  
  •   chinesehuazhou · 2020-10-14 22:22:11 +08:00 · 2968 次点击
    这是一个创建于 1519 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

    分享一篇文章:

    本文出自“Python 为什么”系列,请查看全部文章

    在日常使用 Python 时,我们经常需要创建一个列表,相信大家都很熟练了吧?

    # 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()
    

    上面的两种写法,你经常使用哪一个呢?是否思考过它们的区别呢?

    让我们开门见山,直接抛出本文的问题吧:两种创建列表的 [] 与 list() 写法,哪一个更快呢,为什么它会更快呢?

    注:为了简化问题,我们以创建空列表为例进行分析。关于列表的更多介绍与用法说明,可以查看这篇文章

    1 、 [] 是 list() 的三倍快

    对于第一个问题,使用timeit模块的 timeit() 函数就能简单地测算出来:

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

    如上图所示,在各自调用一千万次的情况下,[] 创建方式只花费了 0.47 秒,而 list() 创建方式要花费 1.75 秒,所以,后者的耗时是前者的 3.7 倍!

    这就回答了刚才的问题:创建空列表时,[] 要比 list() 快不少。

    注:timeit() 函数的效率跟运行环境相关,每次执行结果会有微小差异。我在 Python3.8 版本实验了几次,总体上 [] 速度是 list() 的 3 倍多一点。

    2 、list() 比 [] 执行步骤多

    那么,我们继续来分析一下第二个问题:为什么 [] 会更快呢?

    这一次我们可以使用dis模块的 dis() 函数,看看两者执行的字节码有何差别:

    >>> from dis import dis
    >>> dis("[]")
    >>> dis("list()")
    

    如上图所示,[] 的字节码有两条指令( BUILD_LIST 与 RETURN_VALUE ),而 list() 的字节码有三条指令( LOAD_NAME 、CALL_FUNCTION 与 RETURN_VALUE )。

    这些指令意味着什么呢?该如何理解它们呢?

    首先,对于 [],它是 Python 中的一组字面量( literal ),像数字之类的字面量一样,表示确切的固定值。

    也就是说,Python 在解析到它时,就知道它要表示一个列表,因此会直接调用解释器中构建列表的方法(对应 BUILD_LIST ),来创建列表,所以是一步到位。

    而对于 list(),“list”只是一个普通的名称,并不是字面量,也就是说解释器一开始并不认识它。

    因此,解释器的第一步是要找到这个名称(对应 LOAD_NAME )。它会按照一定的顺序,在各个作用域中逐一查找(局部作用域--全局作用域--内置作用域),直到找到为止,找不到则会抛出NameError

    解释器看到“list”之后是一对圆括号,因此第二步是把这个名称当作可调用对象来调用,即把它当成一个函数进行调用(对应 CALL_FUNCTION )。

    因此,list() 在创建列表时,需要经过名称查找与函数调用两个步骤,才能真正开始创建列表(注:CALL_FUNCTION 在底层还会有一些函数调用过程,才能走到跟 BUILD_LIST 相通的逻辑,此处我们忽略不计)。

    至此,我们就可以回答前面的问题了:因为 list() 涉及的执行步骤更多,因此它比 [] 要慢一些。

    3 、list() 的速度提升

    看完前两个问题的解答过程,你也许觉得还不够过瘾,而且可能觉得就算知道了这个冷知识,也不会有多大的帮助,似乎那微弱的提升显得微不足道。

    但是,我们Python 猫出品的《Python 为什么》系列一直秉承着孜孜不倦的求知精神,是不可能放着这个问题不去回答的。

    而且,由于有发散性思考的习惯,我还想到了另外一个挺有意思的问题:list() 的速度能否提升呢?

    我不久前写过一篇文章 正好讨论到这个问题,也就是在刚刚发布的 Python 3.9.0 版本中,它给 list() 实现了更快的 vectorcall 协议,因此执行速度会有一定的提升。

    感兴趣的同学可以去 Python 官网下载 3.9 版本。

    根据我多轮的测试结果,在新版本中运行 list() 一千万次,耗时大概在 1 秒左右,也就是 [] 运行耗时的 2 倍,相比于前面接近 4 倍的数据,当前版本总体上是提升了不少。

    至此,我们已回答完一连串的疑问,如果你觉得有收获,请点赞支持!欢迎大家关注后续更多精彩内容。

    本文属于“Python 为什么”系列( Python 猫出品),该系列主要关注 Python 的语法、设计和发展等话题,以一个个“为什么”式的问题为切入点,试着展现 Python 的迷人魅力。所有文章将会归档在 Github 上,欢迎大家给颗小星星,项目地址: https://github.com/chinesehuazhou/python-whydo

    12 条回复    2020-10-15 20:03:20 +08:00
    love
        1
    love  
       2020-10-14 23:06:04 +08:00   ❤️ 1
    没用的知识又学到了一点
    black11black
        2
    black11black  
       2020-10-15 01:52:22 +08:00
    实际代码里都是 O(1),慢一千倍也照样用。倒是个人感觉 list()可读性要好些,所以不爱写[]
    l4ever
        3
    l4ever  
       2020-10-15 08:51:12 +08:00
    一直偷懒写[] 没想到蒙对了.
    chinesehuazhou
        4
    chinesehuazhou  
    OP
       2020-10-15 08:53:42 +08:00 via Android
    @black11black 这里快慢不影响选择。不过我个人相反,觉得 [] 更可读呢
    julyclyde
        5
    julyclyde  
       2020-10-15 11:52:44 +08:00
    只不过是 python 本身没做好,居然变成外围考据党的写作起点了
    这和无病呻吟的红楼梦学有什么区别
    chinesehuazhou
        6
    chinesehuazhou  
    OP
       2020-10-15 12:30:33 +08:00 via Android
    @julyclyde 那我可得好好感谢 Python
    yucongo
        7
    yucongo  
       2020-10-15 14:01:17 +08:00   ❤️ 1
    In [110]: %timeit [*range(100000)]
    12.9 ms ± 446 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

    In [111]: %timeit list(range(100000))
    12.9 ms ± 343 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

    貌似基本没啥区别,有时 list 还快一些
    scottyeung
        8
    scottyeung  
       2020-10-15 14:32:17 +08:00
    自己跑了一下确实是
    学到了
    lusi1990
        9
    lusi1990  
       2020-10-15 15:07:38 +08:00
    @yucongo 如果这样初始化, list() 确实会更快一些.
    catsoul
        10
    catsoul  
       2020-10-15 15:43:27 +08:00
    @yucongo 这种东西没啥意义,基本上就跟各种电子产品上写的“实验室测试环境下续航 xx 小时”一样没有任何参考意义。试问,谁会没事儿一波子创建上千万个空列表呢?
    yucongo
        11
    yucongo  
       2020-10-15 16:43:46 +08:00
    @catsoul 这个不是千万个空表,而是从生成器生成表,是有实用场景的
    secondwtq
        12
    secondwtq  
       2020-10-15 20:03:20 +08:00
    这个 vectorcall 和 fastcall,不看 PEP 还以为是 x86 ABI 的那东西 ...
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