为什么列表推导式比 Python 中添加到列表要快得多？

为什么追加到列表比列表理解慢得多？

列表理解因其简洁和高效而在 Python 中广受欢迎。虽然它可能显示为常规 for 循环的语法快捷方式，但它提供了显着的性能优势，尤其是在将元素附加到列表时。

基准测试差异

考虑以下代码片段：

import timeit

timeit.timeit(stmt='''
t = []
for i in range(10000):
    t.append(i)''', number=10000)

timeit.timeit(stmt='t= [i for i in range(10000)]', number=10000)

从结果中可以看出，列表理解速度明显更快，比附加方法快了大约 50%。

深入探究原因

列表理解本质上是一种语法构造，它基于现有的可迭代生成新列表。与附加方法不同，它不需要在每次迭代时检索和调用附加属性。

代码反汇编

使用反汇编器进行更深入的分析提供见解深入了解根本差异：

# Function using appending
dis.dis(f1)

在使用附加的函数的反汇编代码中，每次迭代都有一个明显的 LOAD_METHOD 和 CALL_METHOD 对（字节码 18-22）。这些指令处理附加属性的加载和调用，这会产生开销。

# Function using list comprehension
dis.dis(f2)

相反，列表理解版本（字节码 10-12）涉及单个 CALL_FUNCTION 指令。该指令无需属性检索即可高效构造新列表。

结论

列表理解效率的提高源于其优化的实现。通过避免重复加载和调用追加属性，列表理解可以按需创建列表，从而显着提高性能，特别是在处理大型迭代时。

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