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：

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：

-----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：

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：

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