Python字符串通过'+'和join函数拼接新字符串的性能测试比较

有一道python/' target='_blank'>python面试题， 以下代码有什么局限性，要如何修改

def strTest(num):  s = 'Hello'  for i in range(num):    s += 'x'  return s

上面的代码其实可以看出：由于变量str是不变对象，每次遍历，Python都会生成新的str对象来存储新的字符串，所以num越大，创建的str对象就越多，内存消耗约大，速度越慢，性能越差。 如果要改变上面的问题，可以变字符串拼接为join联合的方式，代码如下:

def strTest2(num):  s = 'Hello'  l = list(s)  for i in range(num):    l.append('x')  return ''.join(l)

下面两种不同处理方式，运行速度的比较:

>>> def strTest1(num):...   s = 'Hello'...   for i in range(num):...     s += 'x'...   return s>>> def strTest2(num):...   s = 'Hello'...   l = list(s)...   for i in range(num):...     l.append(s)...   return ''.join(l)>>>>>> from timeit import timeit# 运行10万级别数据，运行速度比对>>> timeit("strTest1(100000)", setup="from __main__ import strTest1", number=1)0.016680980406363233>>> timeit("strTest2(100000)", setup="from __main__ import strTest2", number=1)0.009688869110618725# 运行100万级别数据，运行速度比对>>> timeit("strTest1(1000000)", setup="from __main__ import strTest1", number=1)0.14558920607187195>>> timeit("strTest2(1000000)", setup="from __main__ import strTest2", number=1)0.1335057276853462# 运行1000万级别数据，运行速度比对>>> timeit("strTest1(10000000)", setup="from __main__ import strTest1", number=1)5.9497953107860475>>> timeit("strTest2(10000000)", setup="from __main__ import strTest2", number=1)1.3268972136649921# 运行2000万级别数据，运行速度比对>>> timeit("strTest1(20000000)", setup="from __main__ import strTest1", number=1)21.661270140499056>>> timeit("strTest2(20000000)", setup="from __main__ import strTest2", number=1)2.6981786518920217# 运行3000万级别数据，运行速度比对>>> timeit("strTest1(30000000)", setup="from __main__ import strTest1", number=1)49.858089123966295>>> timeit("strTest2(30000000)", setup="from __main__ import strTest2", number=1)4.285787770209481# 运行4000万级别数据，运行速度比对>>> timeit("strTest1(40000000)", setup="from __main__ import strTest1", number=1)86.67876273457563>>> timeit("strTest2(40000000)", setup="from __main__ import strTest2", number=1)5.328653452047092# 运行5000万级别数据，运行速度比对>>> timeit("strTest1(50000000)", setup="from __main__ import strTest1", number=1)130.59138063819023>>> timeit("strTest2(50000000)", setup="from __main__ import strTest2", number=1)6.8375931077291625# 运行6000万级别数据，运行速度比对>>> timeit("strTest1(60000000)", setup="from __main__ import strTest1", number=1)188.28227241975003>>> timeit("strTest2(60000000)", setup="from __main__ import strTest2", number=1)8.080144489401846# 运行7000万级别数据，运行速度比对>>> timeit("strTest1(70000000)", setup="from __main__ import strTest1", number=1)256.54383904350277>>> timeit("strTest2(70000000)", setup="from __main__ import strTest2", number=1)9.387400816458012# 运行8000万级别数据，运行速度比对>>> timeit("strTest1(80000000)", setup="from __main__ import strTest1", number=1)333.7185806572388>>> timeit("strTest2(80000000)", setup="from __main__ import strTest2", number=1)10.946627677462857

从上面的比对数据可以看出，当数据比较小的时候，两者差别不大，当数据越大，两者性能差距就越大。从而可以看出，字符串拼接的方式一旦碰到大数据处理的时候，性能是非常慢的。

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对脚本之家的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接