這篇文章主要介紹了Python內(nèi)置數(shù)據(jù)類型list各方法的性能測(cè)試過(guò)程解析,文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友可以參考下
測(cè)試環(huán)境
本文所涉及的代碼均在MacOS系統(tǒng)與CentOS7下測(cè)試，使用的Python版本為3.6.8。
測(cè)試模塊
測(cè)試用的模塊是Python內(nèi)置的timeit模塊：
timeit模塊可以用來(lái)測(cè)試一小段Python代碼的執(zhí)行速度。
Timer類
class timeit.Timer(stmt='pass', setup='pass', timer=<timer function>)
Timer是測(cè)量小段代碼執(zhí)行速度的類。
stmt參數(shù)是要測(cè)試的代碼語(yǔ)句（statment）；
setup參數(shù)是運(yùn)行代碼時(shí)需要的設(shè)置；
timer參數(shù)是一個(gè)定時(shí)器函數(shù)，與平臺(tái)有關(guān)。
Timer類的timeit方法
timeit.Timer.timeit(number=1000000)
Timer類中測(cè)試語(yǔ)句執(zhí)行速度的對(duì)象方法。number參數(shù)是測(cè)試代碼時(shí)的測(cè)試次數(shù)，默認(rèn)為1000000次。方法返回執(zhí)行代碼的平均耗時(shí)，一個(gè)float類型的秒數(shù)。
列表內(nèi)置方法的性能測(cè)試
我們知道，生成一個(gè)列表可以使用列表生成式或者append、insert、extend這些方法，現(xiàn)在我們來(lái)看一下這些方法的執(zhí)行效率：
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from timeit import Timerdef test_list(): lst = list(range(1000))def test_generation(): lst = [i for i in range(1000)]def test_append(): lst = [] for i in range(1000): lst.append(i)def test_add(): lst = [] for i in range(1000): lst += [i]# 在列表的頭部insertdef test_insert_zero(): lst = [] for i in range(1000): lst.insert(0,i)# 在列表的尾部insertdef test_insert_end(): lst = [] for i in range(1000): lst.insert(-1,i)def test_extend(): lst = [] lst.extend(list(range(1000)))t1 = Timer("test_list()","from __main__ import test_list")print(f"test_list takes {t1.timeit(number=1000)} seconds")t2 = Timer("test_generation()","from __main__ import test_generation")print(f"test_generation takes {t2.timeit(number=1000)} seconds")t3 = Timer("test_append()","from __main__ import test_append")print(f"test_append takes {t3.timeit(number=1000)} seconds")t4 = Timer("test_add()","from __main__ import test_add")print(f"test_add takes {t4.timeit(number=1000)} seconds")t5 = Timer("test_insert_zero()","from __main__ import test_insert_zero")print(f"test_insert_zero takes {t5.timeit(number=1000)} seconds")t6 = Timer("test_insert_end()","from __main__ import test_insert_end")print(f"test_insert_end takes {t6.timeit(number=1000)} seconds")t7 = Timer("test_extend()","from __main__ import test_extend")print(f"test_extend takes {t7.timeit(number=1000)} seconds") |
我們先看看在MacOS系統(tǒng)下，執(zhí)行上面這段代碼的結(jié)果：
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"""test_list takes 0.012904746999993222 secondstest_generation takes 0.03530399600003875 secondstest_append takes 0.0865129750000051 secondstest_add takes 0.08066114099983679 secondstest_insert_zero takes 0.30594958500023495 secondstest_insert_end takes 0.1522782449992519 secondstest_extend takes 0.017534753999825625 seconds""" |
我們可以看到：直接使用list方法強(qiáng)轉(zhuǎn)的效率最高，其次是使用列表生成式，而append與直接加的方式緊隨其后并且二者的效率相當(dāng)；insert方法的執(zhí)行效率最低——并且從頭插入的效率要低于從尾部插入的效率！最后我們將強(qiáng)轉(zhuǎn)的列表使用extend方法放入到新的列表中的過(guò)程效率并沒有減少多少。
然后試試在Linux系統(tǒng)下的執(zhí)行結(jié)果：
列表pop方法的性能測(cè)試
pop可以從第0各位置刪除元素，也可以從最后位置刪除元素（默認(rèn)刪除最后面的元素），現(xiàn)在我們來(lái)測(cè)試一下兩種從不同位置刪除元素的性能對(duì)比：
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from timeit import Timerdef test_pop_zero(): lst = list(range(2000)) for i in range(2000): lst.pop(0)def test_pop_end(): lst = list(range(2000)) for i in range(2000): lst.pop()t1 = Timer("test_pop_zero()","from __main__ import test_pop_zero")print(f"test_pop_zero takes {t1.timeit(number=1000)} seconds")t2 = Timer("test_pop_end()","from __main__ import test_pop_end")print(f"test_pop_end takes {t2.timeit(number=1000)} seconds") |
在MacOS下程序的執(zhí)行結(jié)果為：
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test_pop_zero takes 0.5015365449999081 secondstest_pop_end takes 0.22170215499954793 seconds |
然后我們來(lái)試試Linux系統(tǒng)中的執(zhí)行結(jié)果：
可以看到：從列表的尾部刪除元素的效率要比從頭部刪除的效率高很多！
關(guān)于列表insert方法的一個(gè)小坑
如果想使用insert方法生成一個(gè)列表[0,1,2,3,4,5]的話（當(dāng)然使用insert方法效率會(huì)低很多，建議使用其他的方法）會(huì)有一個(gè)這樣的問(wèn)題，在此記錄一下：
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def test_insert(): lst = [] for i in range(6): lst.insert(-1,i) print(lst)test_insert() |
結(jié)果竟然是這樣的——第一個(gè)元素竟然一直在最后！
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[0][1, 0][1, 2, 0][1, 2, 3, 0][1, 2, 3, 4, 0][1, 2, 3, 4, 5, 0] |
以上就是本文的全部?jī)?nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持服務(wù)器之家。
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