【问题标题】：Concatenating two lists - difference between '+=' and extend()连接两个列表 - '+=' 和 extend() 之间的区别
【发布时间】：2023-03-08 20:26:02
【问题描述】：

我已经看到实际上有两种（也许更多）在 Python 中连接列表的方法：一种方法是使用 extend() 方法：

a = [1, 2]
b = [2, 3]
b.extend(a)

另一个使用加号（+）运算符：

b += a

现在我想知道：这两个选项中的哪一个是执行列表连接的“pythonic”方式，两者之间是否有区别（我查看了官方 Python 教程，但找不到关于这个主题的任何信息)。

【问题讨论】：

当涉及到ducktyping并且你的maybe-not-really-a-list-but-like-a-list支持.__iadd__() /.__add__()/.__radd__() 与 .extend()

标签： list python

【解决方案1】：

当列表在元组中时，只能使用 .extend()

这会起作用

t = ([],[])
t[0].extend([1,2])

虽然不会

t = ([],[])
t[0] += [1,2]

原因是+= 生成了一个新对象。如果你看长版：

t[0] = t[0] + [1,2]

您可以看到这将如何改变元组中的哪个对象，这是不可能的。使用.extend() 修改元组中的对象，这是允许的。

【讨论】：

【解决方案2】：

来自CPython 3.5.2 source code：差别不大。

static PyObject *
list_inplace_concat(PyListObject *self, PyObject *other)
{
    PyObject *result;

    result = listextend(self, other);
    if (result == NULL)
        return result;
    Py_DECREF(result);
    Py_INCREF(self);
    return (PyObject *)self;
}

【讨论】：

【解决方案3】：

我查阅了官方 Python 教程，但找不到任何关于此主题的内容

这个信息恰好埋在Programming FAQ：

... 对于列表，__iadd__ [即+=] 相当于在列表上调用extend 并返回列表。这就是为什么我们说对于列表，+= 是 list.extend 的“简写”

您也可以在 CPython 源代码中亲自查看：https://github.com/python/cpython/blob/v3.8.2/Objects/listobject.c#L1000-L1011

【讨论】：

【解决方案4】：

其实这三个选项是有区别的：ADD、INPLACE_ADD和extend。前者总是较慢，而其他两个大致相同。

有了这些信息，我宁愿使用extend，它比ADD 更快，而且在我看来，你在做什么比INPLACE_ADD 更明确。

尝试以下代码几次（对于 Python 3）：

import time

def test():
    x = list(range(10000000))
    y = list(range(10000000))
    z = list(range(10000000))

    # INPLACE_ADD
    t0 = time.process_time()
    z += x
    t_inplace_add = time.process_time() - t0

    # ADD
    t0 = time.process_time()
    w = x + y
    t_add = time.process_time() - t0

    # Extend
    t0 = time.process_time()
    x.extend(y)
    t_extend = time.process_time() - t0

    print('ADD {} s'.format(t_add))
    print('INPLACE_ADD {} s'.format(t_inplace_add))
    print('extend {} s'.format(t_extend))
    print()

for i in range(10):
    test()

ADD 0.3540440000000018 s
INPLACE_ADD 0.10896000000000328 s
extend 0.08370399999999734 s

ADD 0.2024550000000005 s
INPLACE_ADD 0.0972940000000051 s
extend 0.09610200000000191 s

ADD 0.1680199999999985 s
INPLACE_ADD 0.08162199999999586 s
extend 0.0815160000000077 s

ADD 0.16708400000000267 s
INPLACE_ADD 0.0797719999999913 s
extend 0.0801490000000058 s

ADD 0.1681250000000034 s
INPLACE_ADD 0.08324399999999343 s
extend 0.08062700000000689 s

ADD 0.1707760000000036 s
INPLACE_ADD 0.08071900000000198 s
extend 0.09226200000000517 s

ADD 0.1668420000000026 s
INPLACE_ADD 0.08047300000001201 s
extend 0.0848089999999928 s

ADD 0.16659500000000094 s
INPLACE_ADD 0.08019399999999166 s
extend 0.07981599999999389 s

ADD 0.1710910000000041 s
INPLACE_ADD 0.0783479999999912 s
extend 0.07987599999999873 s

ADD 0.16435900000000458 s
INPLACE_ADD 0.08131200000001115 s
extend 0.0818660000000051 s

【讨论】：

您无法将ADD 与INPLACE_ADD 和extend() 进行比较。 ADD 生成一个新列表并将两个原始列表的元素复制到它。肯定会比 INPLACE_ADD 和 extend() 的就地操作慢。
我知道。这个例子的重点是比较将所有元素放在一起的列表的不同方式。当然它需要更长的时间，因为它做不同的事情，但如果你有兴趣保持原始对象不变，那么知道它仍然是一件好事。

【解决方案5】：

extend() 适用于任何可迭代的*，+= 适用于一些但可能会变得时髦。

import numpy as np

l = [2, 3, 4]
t = (5, 6, 7)
l += t
l
[2, 3, 4, 5, 6, 7]

l = [2, 3, 4]
t = np.array((5, 6, 7))
l += t
l
array([ 7,  9, 11])

l = [2, 3, 4]
t = np.array((5, 6, 7))
l.extend(t)
l
[2, 3, 4, 5, 6, 7]

Python 3.6
*非常确定 .extend() 适用于任何可迭代但如果我不正确请评论

【讨论】：

Tuple 绝对是一个可迭代的，但它没有 extend() 方法。 extend() 方法与迭代无关。
.extend 是列表类的一个方法。来自 Python 文档：list.extend(iterable) Extend the list by appending all the items from the iterable. Equivalent to a[len(a):] = iterable. 猜我自己回答了星号。
哦，您的意思是您可以将任何可迭代对象传递给extend()。我把它读作“extend() 可用于任何可迭代”:) 我的错，但这听起来有点模棱两可。
总而言之，这不是一个很好的例子，至少在这个问题的上下文中不是。当您将 += 运算符与不同类型的对象一起使用时（与问题中的两个列表相反），您不能期望您会得到对象的串联。而且你不能指望会返回一个list 类型。看看你的代码，你会得到一个numpy.ndarray 而不是list。

【解决方案6】：

根据 Python 进行数据分析。

“请注意，通过添加连接列表是一项相对昂贵的操作，因为必须创建一个新列表并复制对象。使用 extend 将元素附加到现有列表中，尤其是在构建大型列表时，通常更可取。 ” 因此，

everything = []
for chunk in list_of_lists:
    everything.extend(chunk)

比串联替代方案更快：

everything = []
for chunk in list_of_lists:
    everything = everything + chunk

【讨论】：

everything = everything + temp 的实现方式不一定与everything += temp 相同。
你是对的。谢谢你的提醒。但我的观点是关于效率的差异。 :)
@littlebear333 everything += temp 以不需要复制everything 的方式实现。这几乎使您的回答成为一个有争议的问题。

【解决方案7】：

我会说 numpy 有一些不同（我刚刚看到问题是关于连接两个列表，而不是 numpy 数组，但是因为这可能是初学者的问题，比如我，我希望这个可以帮助寻求解决此帖子的人），例如。

import numpy as np
a = np.zeros((4,4,4))
b = []
b += a

它会返回错误

ValueError: 操作数无法与形状 (0,) (4,4,4) 一起广播

b.extend(a) 完美运行

【讨论】：

【解决方案8】：

您可以链接函数调用，但不能直接 += 函数调用：

class A:
    def __init__(self):
        self.listFoo = [1, 2]
        self.listBar = [3, 4]

    def get_list(self, which):
        if which == "Foo":
            return self.listFoo
        return self.listBar

a = A()
other_list = [5, 6]

a.get_list("Foo").extend(other_list)
a.get_list("Foo") += other_list  #SyntaxError: can't assign to function call

【讨论】：

【解决方案9】：

字节码级别的唯一区别是.extend 方式涉及函数调用，这在Python 中比INPLACE_ADD 稍贵。

除非您执行此操作数十亿次，否则您无需担心。然而，瓶颈很可能在其他地方。

【讨论】：

当涉及到鸭式打字时，如果您的 maybe-not-really-a-list-but-like-a-list 支持 .__iadd__() /.__add__()/.__radd__() 与 .extend()
这个答案没有提到重要的范围差异。
实际上，extends 比 INPLACE_ADD() 更快，即列表连接。 gist.github.com/mekarpeles/3408081
对我来说，这个答案并没有真正帮助我决定应该使用哪一个作为一般原则。我认为一致性很重要，并且知道它不能与非本地人一起使用，并且不能被链接（来自其他答案）提供了一个更实际、更实用的理由来使用 extend() 而不是运算符，即使有选择。 “数十亿次运营”用例是一个有效的观点，但在我的职业生涯中，我遇到的次数不多。

【解决方案10】：

您不能将 += 用于非局部变量（对于函数来说不是局部变量，也不是全局变量）

def main():
    l = [1, 2, 3]

    def foo():
        l.extend([4])

    def boo():
        l += [5]

    foo()
    print l
    boo()  # this will fail

main()

这是因为对于 extend 案例编译器将使用 LOAD_DEREF 指令加载变量 l，但对于 += 它将使用 LOAD_FAST - 你会得到 *UnboundLocalError: local variable 'l' referenced before assignment*

【讨论】：

我对你的解释“对于函数来说不是本地而且不是全局的变量有困难”你能举一个这样的变量的例子吗？
我的例子中的变量 'l' 就是这种类型。对于 'foo' 和 'boo' 函数（在它们的范围之外），它不是本地的，但它不是全局的（在 'main' func 内部定义，而不是在模块级别）
我可以确认 python 3.4.2 仍然会出现此错误（您需要添加括号才能打印，但其他所有内容都可以保持不变）。
没错。但至少你可以在 Python3 的 boo 中使用 nonlocal l 语句。
编译器 -> 解释器？