为什么列表理解比附加到列表快得多？

我想知道为什么列表理解比附加到列表快得多。我以为差异只是表达性的，但事实并非如此。

>>> import timeit 
>>> timeit.timeit(stmt='''\
t = []
for i in range(10000):
    t.append(i)''', number=10000)
9.467898777974142

>>> timeit.timeit(stmt='t= [i for i in range(10000)]', number=10000)
4.1138417314859

列表理解速度快了 50%。为什么？

列表理解基本上只是常规的“语法糖”for环形。在这种情况下，它性能更好的原因是它不需要加载列表的追加属性并在每次迭代时将其作为函数调用。换句话说，并且一般来说，列表推导执行得更快，因为挂起和恢复函数的框架或其他情况下的多个函数比按需创建列表要慢。

考虑以下示例：

In [1]: def f1(): 
   ...:         l = [] 
   ...:         for i in range(5): 
   ...:             l.append(i) 
   ...:     
   ...:  
   ...: def f2(): 
   ...:     [i for i in range(5)] 
   ...:                                                                                                                                                                                                     

In [3]: import dis                                                                                                                                                                                          

In [4]: dis.dis(f1)                                                                                                                                                                                         
  2           0 BUILD_LIST               0
              2 STORE_FAST               0 (l)

  3           4 LOAD_GLOBAL              0 (range)
              6 LOAD_CONST               1 (5)
              8 CALL_FUNCTION            1
             10 GET_ITER
        >>   12 FOR_ITER                14 (to 28)
             14 STORE_FAST               1 (i)

  4          16 LOAD_FAST                0 (l)
             18 LOAD_METHOD              1 (append)
             20 LOAD_FAST                1 (i)
             22 CALL_METHOD              1
             24 POP_TOP
             26 JUMP_ABSOLUTE           12
        >>   28 LOAD_CONST               0 (None)
             30 RETURN_VALUE

In [5]:                                                                                                                                                                                                     

In [5]: dis.dis(f2)                                                                                                                                                                                         
  8           0 LOAD_CONST               1 (<code object <listcomp> at 0x7f397abc0d40, file "<ipython-input-1-45c11e415ee9>", line 8>)
              2 LOAD_CONST               2 ('f2.<locals>.<listcomp>')
              4 MAKE_FUNCTION            0
              6 LOAD_GLOBAL              0 (range)
              8 LOAD_CONST               3 (5)
             10 CALL_FUNCTION            1
             12 GET_ITER
             14 CALL_FUNCTION            1
             16 POP_TOP
             18 LOAD_CONST               0 (None)
             20 RETURN_VALUE

Disassembly of <code object <listcomp> at 0x7f397abc0d40, file "<ipython-input-1-45c11e415ee9>", line 8>:
  8           0 BUILD_LIST               0
              2 LOAD_FAST                0 (.0)
        >>    4 FOR_ITER                 8 (to 14)
              6 STORE_FAST               1 (i)
              8 LOAD_FAST                1 (i)
             10 LIST_APPEND              2
             12 JUMP_ABSOLUTE            4
        >>   14 RETURN_VALUE

In [6]:   

您可以看到，在第一个函数的偏移量 18 处，我们有一个append属性，而使用列表理解的第二个函数中没有这样的东西。所有这些额外的字节码都会使附加方法变慢，因为在这种情况下，您将加载append属性在每次迭代中，最终它将使代码的速度比仅使用列表理解的第二个函数慢大约两倍。