关于 Python 中 list 添加元素的操作的效率问题

__iadd__ 是原地操作

“+=” is a shorthand of “ extend ”

m1 应该比 m2 快

+=。。。

我这边也是 m2 比 m1 要快。

>>> def m1(): x=[]; x.append(1)

>>> def m2(): x=[]; x+=[1]

>>> import dis
>>> dis.dis(m1)
1 0 BUILD_LIST 0
2 STORE_FAST 0 (x)
4 LOAD_FAST 0 (x)
6 LOAD_ATTR 0 (append)
8 LOAD_CONST 1 (1)
10 CALL_FUNCTION 1
12 POP_TOP
14 LOAD_CONST 0 (None)
16 RETURN_VALUE
>>> dis.dis(m2)
1 0 BUILD_LIST 0
2 STORE_FAST 0 (x)
4 LOAD_FAST 0 (x)
6 LOAD_CONST 1 (1)
8 BUILD_LIST 1
10 INPLACE_ADD
12 STORE_FAST 0 (x)
14 LOAD_CONST 0 (None)
16 RETURN_VALUE

如何回复截图？我这执行结果是正常的。

借用宝地测试下发图：
代码：
执行结果：
个人猜测，可能是由于第一种和第二张速度差不多，执行次数少的时候收到一些随机性影响导致数据不同。

原来 append 最慢 我都这么➕

还可以考虑列表推导和.extend 这两个情况都测下

另外列表相加那个 最好看看内存

X86

%timeit m1()
1000 loops, best of 3: 908 µs per loop

%timeit m2()
1000 loops, best of 3: 1.93 ms per loop

算上空间占用的话，区别会很大，这两种方法都不算是最优的方法。

list 默认会预留一点空间用于扩容。append 的时候如果预留空间不够，就会重新申请内存去存储。相对于 list 的长度，如果 append 了少量的元素性能会很好。
列表生成器会直接预留足够的空间，再去填充元素。
实际应用中，这种场景直接用列表生成式是没错的。

@congeec 试了好多次，m1 都不如 m2