python list 的+、+=和extend操作

据说后者在list很大的时候性能稍好。

于是测试了一把：

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import time   def time_cost(func):     def _time_cost(*args,**kw):         t1=time.time()         func(*args,**kw)         t2=time.time()         return t2-t1     return _time_cost   @time_cost def test_add(list_a,huge_list_b):     return list_a+huge_list_b @time_cost def test_extend(list_a,huge_list_b):     return list_a.extend(huge_list_b)     if __name__=='__main__':     print '-----big list test-------------'     a=[1]*1000     b=['a']*(10**8)     print 'add cost:%s seconds'%test_add(a,b)     print 'extend cost:%s seconds'%test_extend(a,b)       print '-----small list test-------------'     a=[1]*1000     b=['a']*(10**2)     print 'add cost:%s seconds'%test_add(a,b)     print 'extend cost:%s seconds'%test_extend(a,b)

　　

　　

我机器是win7,64bit,6G 内存，i3 cpu,结果如下：

?

1 2 3 4 5 6

-----big list test------------- add cost:1.30500006676 seconds extend cost:0.591000080109 seconds -----small list test------------- add cost:0.0 seconds extend cost:0.0 seconds

　　

在b为10^8长度的时候，extend所耗的时间几乎只有+操作的一半。

在1000长度的级别，相差不大。几乎相同。

 

+=等同于extend，如下：

?

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import time   def time_cost(func):     def _time_cost(*args,**kw):         t1=time.time()         func(*args,**kw)         t2=time.time()         return t2-t1     return _time_cost   @time_cost def test_add(list_a,huge_list_b):     list_a+=huge_list_b     return list_a @time_cost def test_extend(list_a,huge_list_b):     return list_a.extend(huge_list_b)     if __name__=='__main__':     print '-----big list test-------------'     a=[1]*1000     b=['a']*(10**8)     a2=[1]*1000     print '+= cost:%s seconds'%test_add(a,b)     print 'extend cost:%s seconds'%test_extend(a2,b)

　输出：

?

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-----big list test------------- += cost:0.506999969482 seconds extend cost:0.510999917984 seconds