IPython 中用 magic 命令 %timeit 來(lái)計(jì)時(shí)。

比較生成速度

%timeit [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25]1000000 loops, best of 3: 456 ns per loop%timeit (1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25)10000000 loops, best of 3: 23 ns per loop

可以看到，元組的生成速度要比列表的生成速度快得多，相差大概一個(gè)數(shù)量級(jí)。

比較遍歷速度

產(chǎn)生內(nèi)容相同的隨機(jī)列表和元組：

''' 遇到問(wèn)題沒(méi)人解答？小編創(chuàng)建了一個(gè)Python學(xué)習(xí)交流QQ群：778463939 尋找有志同道合的小伙伴，互幫互助,群里還有不錯(cuò)的視頻學(xué)習(xí)教程和PDF電子書！ ''' from numpy.random import rand values = rand(10000,4) lst = [list(row) for row in values] tup = tuple(tuple(row) for row in values)%timeit for row in lst: list(row)100 loops, best of 3: 4.12 ms per loop%timeit for row in tup: tuple(row)100 loops, best of 3: 2.07 ms per loop

在遍歷上，元組和列表的速度表現(xiàn)差不多。
比較遍歷和索引速度：

%timeit for row in lst: a = row[0] + 1The slowest run took 12.20 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached 100 loops, best of 3: 3.73 ms per loop%timeit for row in tup: a = row[0] + 1100 loops, best of 3: 3.82 ms per loop

元組的生成速度會(huì)比列表快很多，迭代速度快一點(diǎn)，索引速度差不多。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Python 列表与元组的速度比较的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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