这篇文章主要介绍了Python内置数据类型list各方法的性能测试过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

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测试环境

本文所涉及的代码均在MacOS系统与CentOS7下测试，使用的Python版本为3.6.8。

测试模块

测试用的模块是Python内置的timeit模块：

timeit模块可以用来测试一小段Python代码的执行速度。

Timer类

class timeit.Timer(stmt='pass', setup='pass', timer=)

Timer是测量小段代码执行速度的类。

stmt参数是要测试的代码语句（statment）；

setup参数是运行代码时需要的设置；

timer参数是一个定时器函数，与平台有关。

Timer类的timeit方法

timeit.Timer.timeit(number=1000000)

Timer类中测试语句执行速度的对象方法。number参数是测试代码时的测试次数，默认为1000000次。方法返回执行代码的平均耗时，一个float类型的秒数。

列表内置方法的性能测试

我们知道，生成一个列表可以使用列表生成式或者append、insert、extend这些方法，现在我们来看一下这些方法的执行效率：

from timeit import Timer


def 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]

# 在列表的头部insert
def test_insert_zero():
  lst = []
  for i in range(1000):
    lst.insert(0,i)

# 在列表的尾部insert
def 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")

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文章标题：Python内置数据类型list各方法的性能测试过程解析-创新互联
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