快速创建带有序列号的列表

Question

from time import timemylist1 = []mylist2 = []start1 = time()for i in range(100000000):    mylist1.append(i)end1 = time()start2 = time()mylist2 = [0] * 100000000end2 = time()print(end1-start1, end2-start2)当我对两个操作进行计时以填充列表时，使用 for 循环需要 14 秒，使用 for 循环需要 0.5 秒 mylist2 = [0] * 100000000因此，如果我需要一次插入大量项目，则使用第二种方法似乎很明显。但是如果我做第二件事，我必须为所有人插入相同的数字，或者手动输入会重复的数字。有没有办法执行for i in range(100000000):    mylist1.append(i)这个动作导致 [0,1,2,3,...,n] 速度快？如果速度很快，代码不一定要很短。

Answer 1

尝试列出range输出：

mylist3 = list(range(100000000))

我将此添加到您的测试中并获得了以下时间：

append: 18.42

all-0:   0.23

list:    2.63       <== The new one

Answer 2

既然你说你需要速度，我认为这np.arange是最好的方法，它甚至比创建所有0s的列表还要快。这是我机器上的时间：

import timeit

import numpy as np

def m1(n=100000000):

    mylist = []

    for i in range(n):

        mylist.append(i)

    return mylist

def m2(n=100000000):

    return [0] * n

def m3(n=100000000):

    return list(range(n))

def m4(n=100000000):

    return np.arange(n)

>>> timeit.timeit(m1,number=1)

17.615584995000972

>>> timeit.timeit(m2,number=1)

0.7669911839911947

>>> timeit.timeit(m3,number=1)

9.909814337006537

>>> timeit.timeit(m4,number=1)

0.5374436590063851

请注意，np.arange()返回一个np.array. 如果您需要将其转换回列表，则会失去速度。最好只使用数组...

def m4(n=100000000):

    return np.arange(n).tolist()

>>> timeit.timeit(m4,number=1)

11.485261309993803