Объединение двух списков - разница между '+ =' и extend()

Ответ 1

Единственное отличие на уровне байт-кода заключается в том, что метод .extend включает вызов функции, который немного дороже в Python, чем INPLACE_ADD.

На самом деле вам ни о чем не стоит беспокоиться, если вы не выполняете эту операцию миллиарды раз. Вероятно, однако, что узкое место будет лежать в другом месте.

Ответ 2

Вы не можете использовать + = для нелокальной переменной (переменная, которая не является локальной для функции, а также не глобальной)

def main():
    l = [1, 2, 3]

    def foo():
        l.extend([4])

    def boo():
        l += [5]

    foo()
    print l
    boo()  # this will fail

main()

Это потому, что для расширения case компилятор загрузит переменную l с помощью команды LOAD_DEREF, но для + = она будет использовать LOAD_FAST - и вы получите *UnboundLocalError: local variable 'l' referenced before assignment*

Ответ 3

Вы можете связать вызовы функций, но вы не можете + = вызов функции напрямую:

class A:
    def __init__(self):
        self.listFoo = [1, 2]
        self.listBar = [3, 4]

    def get_list(self, which):
        if which == "Foo":
            return self.listFoo
        return self.listBar

a = A()
other_list = [5, 6]

a.get_list("Foo").extend(other_list)
a.get_list("Foo") += other_list  #SyntaxError: can't assign to function call

Ответ 4

В соответствии с Zen of Python:

Простой лучше, чем сложный.

b += a проще, чем b.extend(a).

Встроенные функции настолько оптимизированы, что нет реальной разницы в производительности.

Ответ 5

Я бы сказал, что есть какая-то разница, когда он приходит с numpy (я только видел, что вопрос задает вопрос об объединении двух списков, а не в массиве numpy, но поскольку это может быть проблемой для новичков, таких как я, я надеюсь, что это может помочь кому-то, кто ищет решение этой должности), например.

import numpy as np
a = np.zeros((4,4,4))
b = []
b += a

он вернется с ошибкой

ValueError: операнды не могут быть переданы вместе с фигурами (0,) (4,4,4)

b.extend(a) отлично работает

Ответ 6

Из исходного кода python 3.5.2: Нет большой разницы.

static PyObject *
list_inplace_concat(PyListObject *self, PyObject *other)
{
    PyObject *result;

    result = listextend(self, other);
    if (result == NULL)
        return result;
    Py_DECREF(result);
    Py_INCREF(self);
    return (PyObject *)self;
}

Ответ 7

extend() работает с любыми повторяемыми *, + = работает с некоторыми, но может стать фанк.

import numpy as np

l = [2, 3, 4]
t = (5, 6, 7)
l += t
l
[2, 3, 4, 5, 6, 7]

l = [2, 3, 4]
t = np.array((5, 6, 7))
l += t
l
array([ 7,  9, 11])

l = [2, 3, 4]
t = np.array((5, 6, 7))
l.extend(t)
l
[2, 3, 4, 5, 6, 7]

Python 3.6
* уверен, что .extend() работает с любой итерацией, но, пожалуйста, прокомментируйте, если я ошибаюсь

Ответ 8

Согласно Python для анализа данных.

"Обратите внимание, что конкатенация списков путем добавления является сравнительно дорогой операцией, поскольку необходимо создать новый список и скопировать объекты. Использование предпочтительного расширения для добавления элементов в существующий список, особенно если вы создаете большой список, обычно предпочтительнее". Таким образом,

everything = []
for chunk in list_of_lists:
    everything.extend(chunk)

быстрее конкатенативной альтернативы:

everything = []
for chunk in list_of_lists:
    everything = everything + chunk

Ответ 9

На самом деле, существует различие между тремя вариантами: ADD, INPLACE_ADD и extend. Первый всегда медленнее, а два других примерно одинаковы.

Имея эту информацию, я бы предпочел использовать extend, которое работает быстрее ADD и кажется мне более явным из того, что вы делаете, чем INPLACE_ADD.

Попробуйте следующий код несколько раз (для Python 3):

import time

def test():
    x = list(range(10000000))
    y = list(range(10000000))
    z = list(range(10000000))

    # INPLACE_ADD
    t0 = time.process_time()
    z += x
    t_inplace_add = time.process_time() - t0

    # ADD
    t0 = time.process_time()
    w = x + y
    t_add = time.process_time() - t0

    # Extend
    t0 = time.process_time()
    x.extend(y)
    t_extend = time.process_time() - t0

    print('ADD {} s'.format(t_add))
    print('INPLACE_ADD {} s'.format(t_inplace_add))
    print('extend {} s'.format(t_extend))
    print()

for i in range(10):
    test()

ADD 0.3540440000000018 s
INPLACE_ADD 0.10896000000000328 s
extend 0.08370399999999734 s

ADD 0.2024550000000005 s
INPLACE_ADD 0.0972940000000051 s
extend 0.09610200000000191 s

ADD 0.1680199999999985 s
INPLACE_ADD 0.08162199999999586 s
extend 0.0815160000000077 s

ADD 0.16708400000000267 s
INPLACE_ADD 0.0797719999999913 s
extend 0.0801490000000058 s

ADD 0.1681250000000034 s
INPLACE_ADD 0.08324399999999343 s
extend 0.08062700000000689 s

ADD 0.1707760000000036 s
INPLACE_ADD 0.08071900000000198 s
extend 0.09226200000000517 s

ADD 0.1668420000000026 s
INPLACE_ADD 0.08047300000001201 s
extend 0.0848089999999928 s

ADD 0.16659500000000094 s
INPLACE_ADD 0.08019399999999166 s
extend 0.07981599999999389 s

ADD 0.1710910000000041 s
INPLACE_ADD 0.0783479999999912 s
extend 0.07987599999999873 s

ADD 0.16435900000000458 s
INPLACE_ADD 0.08131200000001115 s
extend 0.0818660000000051 s