Python list() vs 列表理解构建速度

Question

这是有趣的; list()强制迭代器获取实际列表比[x for x in someList] （理解）快得多。

这是真的还是我的测试太简单了？ 下面是代码：

import time    

timer = time.clock()
for i in xrange(90):

    #localList = [x for x in xrange(1000000)]   #Very slow, took me 6.8s
    localList = list(xrange(1000000))           #Very fast, took me 0.9s

    print localList[999999] #make sure list is really evaluated.

print "Total time: ", time.clock() - timer

Answer 1

列表推导在Python字节码中执行循环，就像常规for循环一样。

list()调用完全在C代码中迭代，这要快得多。

列表推导的字节码如下所示：

>>> import dis
>>> dis.dis(compile("[x for x in xrange(1000000)]", '<stdin>', 'exec'))
  1           0 BUILD_LIST               0
              3 LOAD_NAME                0 (xrange)
              6 LOAD_CONST               0 (1000000)
              9 CALL_FUNCTION            1
             12 GET_ITER            
        >>   13 FOR_ITER                12 (to 28)
             16 STORE_NAME               1 (x)
             19 LOAD_NAME                1 (x)
             22 LIST_APPEND              2
             25 JUMP_ABSOLUTE           13
        >>   28 POP_TOP             
             29 LOAD_CONST               1 (None)
             32 RETURN_VALUE        

>>指针大致为您提供了正在执行的循环的边界，因此您需要在Python字节码评估循环中执行100万个STORE_NAME ， LOAD_NAME和LIST_APPEND步骤。

另一方面， list()只是通过使用C API进行对象迭代直接从xrange()迭代中获取值，并且它可以使用xrange()对象的长度来预先分配列表对象而不是增长它动态。

Answer 2

这似乎不再适用（我检查了 Python 3.7-3.10）。 列表理解比列表 function 更快。我听说 3.10 和 3.11 也有加速的传言。