Python初始化列表

下面我们就来介绍在Python中初始化列表（我们创建大小为1000并使用零初始化的列表）的一些方法。

1）方法一：使用for循环和append()函数

arr = []
for i in range(1000):arr.append(0)

2）方法二：使用带计数器变量的while循环和append()

arr = []
i = 0
while(i<1000):arr.append(0)

3）方法三：使用列表推导(List Comprehension)

列表推导(List Comprehension) 是一种数学家用来实现众所周知标记集合的Python方式。它由方括号组成，包含一个表达式，后跟一个for子句，后面跟一个可选的if子句。

表达式可以是我们想要放入列表中的任何类型的对象；由于我们用零初始化列表，因此我们的表达式将只为0。

arr = [0 for i in range(1000)]

4）方法四：使用*运算符

运算符可以用作[object] * n，其中n是数组中元素的数目。

arr = [0]*1000

代码执行时间比较

下面我们来看看这四种方法的执行时间，看看那种方法更快。

示例：我们将计算每种方法在500次上初始化10000个元素的数组所花费的平均时间。

# 导入时间模块以计算时间
import time # 初始化列表以保存时间
forLoopTime = []
whileLoopTime = []
listComprehensionTime = []
starOperatorTime = [] # 重复此过程500次，并计算所用的平均时间。
for k in range(500):  # 开始时间start = time.time() # 声明空列表a = [] # 执行for循环10000次for i in range(10000): a.append(0) # 停止时间stop = time.time() forLoopTime.append(stop-start) # 开始时间start = time.time() # 声明空列表a = [] i = 0# 执行while循环10000次while(i<10000): a.append(0) i+= 1stop = time.time() whileLoopTime.append(stop-start) # 开始时间start = time.time() # 使用列表推导(List Comprehension) 来初始化列表a = [0 for i in range(10000)]  stop = time.time() listComprehensionTime.append(stop-start) # 开始时间start = time.time() # 使用*运算符a = [0]*10000 stop = time.time() starOperatorTime.append(stop-start) print("for循环所用的平均时间：" + str(sum(forLoopTime)/100)) print("while循环所用的平均时间：" + str(sum(whileLoopTime)/100)) print("列表推导所用的平均时间：" + str(sum(listComprehensionTime)/100)) print("* 运算符所用的平均时间： " + str(sum(starOperatorTime)/100))

输出结果

for循环所用的平均时间：0.008704814910888672
while循环所用的平均时间：0.0133302903175354
列表推导所用的平均时间：0.003199863433837891
* 运算符所用的平均时间： 0.00023694276809692382

注意：时间将根据执行此代码的平台而有所不同。这些时间仅用于研究这些初始化方法的相对性能。

●　可以看出，for和while循环所用时间几乎相同。

●　列表推导的性能比for和while循环要好得多，前者的速度要快3-5倍。当我们尝试创建1-1000的数字列表时，可以看到另一个这种差异的例子。使用列表推导比使用append（）要好得多。

`a = [i ``for` `i in range（1,1001）]`

●　使用*运算符比其余方法更快，这是您应该初始化列表的方式

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