Python 列表创建效率大比拼：[] vs. list() 的性能差异解析

## [] vs. list()：深入探索 Python 列表创建性能差异

### 引言

在 Python 中，[] 和 list() 都可用于创建列表。然而，这两种方式之间存在着性能差异，[] 往往明显更快。本文将深入探讨这种差异的原因，并提供一些最佳实践来优化你的 Python 代码。

### 语法糖

[] 和 {} 在 Python 中被称为“语法糖”。它们是特殊的语法，允许使用简短的符号来创建列表和字典，而无需调用内置函数。当使用 [] 或 {} 时，Python 解释器会在后台自动调用 list() 或 dict()。

语法糖提供了一个显著的性能优势。当使用 [] 或 {} 时，Python 解释器无需实际创建一个新对象。它只需返回一个指向已经存在于内存中的空列表或空字典的引用。这使得 [] 和 {} 的执行速度比 list() 和 dict() 快得多。

### 性能测量

使用 Python 3.11 进行的性能测量证实了这种差异：

操作	时间（纳秒）
[]	11.3
list()	26.1
{}	11.6
dict()	27.1

如你所见，[] 和 {} 的执行速度大约是 list() 和 dict() 的两倍。

### 最佳实践

要充分利用这种性能差异，请遵循以下最佳实践：

• 始终使用 [] 来创建空列表或空字典。
• 仅在需要创建包含元素的列表或字典时才使用 list() 或 dict()。

### 实际应用

考虑以下示例：

# 使用 [] 创建空列表
my_list = []

# 向列表添加元素
my_list.append(1)
my_list.append(2)
my_list.append(3)

# 使用 list() 创建包含元素的列表
my_list = list([1, 2, 3])

在第一个示例中，[] 用于创建一个空列表，然后使用 append() 方法向其中添加元素。在第二个示例中，list() 用于创建包含元素的列表。

### 结论

理解 [] 和 list() 之间的性能差异对于优化 Python 代码至关重要。始终优先使用 [] 来创建空列表或空字典，以提高性能并避免不必要的开销。

### 常见问题解答

1. 为什么 [] 比 list() 更快？
[] 是语法糖，它使用指向现有空对象的引用，而 list() 创建一个全新的对象。

2. 我应该始终使用 [] 来创建列表吗？
仅在创建空列表时使用 []。对于包含元素的列表，请使用 list()。

3. 这对大型数据集有什么影响？
随着数据集的增大，[] 和 list() 之间的性能差异将变得更加明显。

4. [] 有什么其他用途？
[] 还可用于创建列表解析式和生成器表达式。

5. 如何进一步提高 Python 列表创建性能？
除了使用 [] 外，还可以考虑使用预分配列表或 Numba 等优化工具。