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Python では、「.append()」と「+= []」の違いは何ですか? 質問する

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Python では、「.append()」と「+= []」の違いは何ですか? 質問する

違いは何ですか：

some_list1 = []
some_list1.append("something")

そして

some_list2 = []
some_list2 += ["something"]

ベストアンサー1

あなたの場合、唯一の違いはパフォーマンスです。追加は 2 倍高速です。

Python 3.0 (r30:67507, Dec  3 2008, 20:14:27) [MSC v.1500 32 bit (Intel)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import timeit
>>> timeit.Timer('s.append("something")', 's = []').timeit()
0.20177424499999999
>>> timeit.Timer('s += ["something"]', 's = []').timeit()
0.41192320500000079

Python 2.5.1 (r251:54863, Apr 18 2007, 08:51:08) [MSC v.1310 32 bit (Intel)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import timeit
>>> timeit.Timer('s.append("something")', 's = []').timeit()
0.23079359499999999
>>> timeit.Timer('s += ["something"]', 's = []').timeit()
0.44208112500000141

一般的にはappendリストに1つの項目を追加し、+=コピーします全て右側のリストの要素を左側のリストに追加します。

更新: パフォーマンス分析

バイトコードを比較すると、 version は+appendでサイクルを無駄にし、 では += version -- であると想定できます。 明らかに+ を上回っています。LOAD_ATTRCALL_FUNCTIONBUILD_LISTBUILD_LISTLOAD_ATTRCALL_FUNCTION

>>> import dis
>>> dis.dis(compile("s = []; s.append('spam')", '', 'exec'))
  1           0 BUILD_LIST               0
              3 STORE_NAME               0 (s)
              6 LOAD_NAME                0 (s)
              9 LOAD_ATTR                1 (append)
             12 LOAD_CONST               0 ('spam')
             15 CALL_FUNCTION            1
             18 POP_TOP
             19 LOAD_CONST               1 (None)
             22 RETURN_VALUE
>>> dis.dis(compile("s = []; s += ['spam']", '', 'exec'))
  1           0 BUILD_LIST               0
              3 STORE_NAME               0 (s)
              6 LOAD_NAME                0 (s)
              9 LOAD_CONST               0 ('spam')
             12 BUILD_LIST               1
             15 INPLACE_ADD
             16 STORE_NAME               0 (s)
             19 LOAD_CONST               1 (None)
             22 RETURN_VALUE

オーバーヘッドを削減することでパフォーマンスをさらに向上させることができますLOAD_ATTR。

>>> timeit.Timer('a("something")', 's = []; a = s.append').timeit()
0.15924410999923566

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