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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