Python是一种非常灵活的语言，可以通过多种方式执行单个任务，例如，可以通过多种方式执行初始化列表。下面本篇文章就来带大家了解几种Python初始化的方法，并比较一下这几种方法的效率，希望对大家有所帮助。
下面我们就来介绍在Python中初始化列表（我们创建大小为1000并使用零初始化的列表）的一些方法。
方法一：使用for循环和append()
我们可以创建一个空的列表，并使用append()方法通过for循环n次来将元素添加到列表中。
arr = []
for i in range(1000):
arr.append(0)方法二：使用带计数器变量的while循环和append()
这和方法一有点类似，但是我们使用while循环代替for循环。
arr = []
i = 0
while(i<1000):
arr.append(0)方法三：使用列表推导(List Comprehension)
列表推导(List Comprehension) 是一种数学家用来实现众所周知标记集合的Python方式。它由方括号组成，包含一个表达式，后跟一个for子句，后面跟一个可选的if子句。
表达式可以是我们想要放入列表中的任何类型的对象；由于我们用零初始化列表，因此我们的表达式将只为0。
arr = [0 for i in range(1000)]
说明：用列表推导可以编写高效率的代码，它的执行速度比for循环快35%。
方法四：使用*运算符
运算符可以用作[object] * n，其中n是数组中元素的数目。
arr = [0]*1000
代码执行时间比较
下面我们来看看这四种方法的执行时间，看看那种方法更快。
示例：我们将计算每种方法在500次上初始化10000个元素的数组所花费的平均时间。
# 导入时间模块以计算时间
import time
# 初始化列表以保存时间
forLoopTime = []
whileLoopTime = []
listComprehensionTime = []
starOperatorTime = []
# 重复此过程500次，并计算所用的平均时间。
for k in range(500):
# 开始时间
start = time.time()
# 声明空列表
a = []
# 执行for循环10000次
for i in range(10000):
a.append(0)
# 停止时间
stop = time.time()
forLoopTime.append(stop-start)
# 开始时间
start = time.time()
# 声明空列表
a = []
i = 0
# 执行while循环10000次
while(i<10000):
a.append(0)
i+= 1
stop = time.time()
whileLoopTime.append(stop-start)
start = time.time()
# 使用列表推导(List Comprehension) 来初始化列表
a = [0 for i in range(10000)]
stop = time.time()
listComprehensionTime.append(stop-start)
start = time.time()
# 使用*运算符
a = [0]*10000
stop = time.time()
starOperatorTime.append(stop-start)
print("for循环所用的平均时间：" + str(sum(forLoopTime)/100))
print("while循环所用的平均时间：" + str(sum(whileLoopTime)/100))
print("列表推导所用的平均时间：" + str(sum(listComprehensionTime)/100))
print("* 运算符所用的平均时间： " + str(sum(starOperatorTime)/100))输出：
注意：时间将根据执行此代码的平台而有所不同。这些时间仅用于研究这些初始化方法的相对性能。
● 可以看出，for和while循环所用时间几乎相同。
● 列表推导的性能比for和while循环要好得多，前者的速度要快3-5倍。当我们尝试创建1-1000的数字列表时，可以看到另一个这种差异的例子。使用列表推导比使用append（）要好得多。
a = [i for i in range（1,1001）]
● 使用*运算符比其余方法更快，这是您应该初始化列表的方式
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