标签:必须 实用 差距 内容 计算 拷贝 等价 pyw oss
python支持类似于a += 3这种二元表达式。比如:
1 a += 3 -> a = a + 3
2 a -= 3 -> a = a - 3
3 a *= 3 -> a = a * 3
4 ...
在python中的某些情况下,这种二元赋值表达式可能比普通的赋值方式效率更高些。原因有二:
第一点无需解释。关于第二点,看下面的例子:
在学习过程中有什么不懂得可以加我的
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1 L = [1,2,3]
2 L = L + [4] # (1):慢
3 L += [4] # (2):快
4 L.append(4) # (3):快,等价于(2)
5
6 L = L + [5,6] # (4):慢
7 L += [5,6] # (5):快
8 L.extend([5,6]) # (6):快,等价于(5)
对于上面(1)和(4)的一元赋值表达式,先取得L,然后创建一个新的列表对象,将L拷贝到新列表对象中,并将4或5,6放进新列表对象,最后赋值给L。这个过程中涉及到了几个步骤:新分配内存、内存中列表拷贝、放入新数据。
而(2)(3)是等价的,(5)(6)也是等价的,它们都是直接在内存中的原始列表处修改,不会有拷贝操作,新建的数据对象仅仅只是一个元素。
按照理论上来说,确实二元赋值方式要效率高一些,但要注意的是,列表中保存的只是各元素的引用,所以拷贝列表也仅仅只是拷贝一点引用,这是微乎其微的开销。所以一元赋值和二元赋值的差距在这一点的性能上基本没差距,主要的差距还在于一元、二元赋值方式可能存在的表达式不同评估次数。
总的来说,使用二元赋值表达式通常可以作为可变对象赋值的一种优化手段。
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