深入探讨两个常用的Python技巧

引言：

对于 Python 的技巧，我们常常能在网上找到大量的文章。这些技巧可能让我们的代码更 Pythonic，或者能够让程序运行更快。这些文章并没有错，因为绝大多数技巧都非常实用。实际上，我自己也写过很多这类文章。

然而，这些文章也常常受到批评，因为并不是所有的技巧都适用于所有情况。这也是事实。在我看来，更重要的是理解这些技巧背后的原理，这样我们才能明白什么时候该用，什么时候不该用。

在本文中，我将选取其中常见的两种技巧，并对其背后的机制进行详细解释。

更快地连接字符串：

通常我们在 Python 中将字符串连接在一起会怎么做呢？我们来看一个字符串列表：

<code>strs = ['Life', 'is', 'short,', 'I', 'use', 'Python']</code>

最直观的方法是循环列表，并使用 + 运算符连接所有带空格的子串。但是，在这种情况下，我们有一个更好的方法来实现它。那就是使用 join() 函数。它不仅可读性更强，而且速度更快。具体性能对比见下文。

原因分析：

接下来我们来分析二者的具体执行步骤。首先来分析第一种方案：

• 每个 for 循环都会在列表中查找字符串；
• Python 执行器遇到表达式 result+=’ ‘ + s 时，会为空格 ‘ ‘ 申请一个内存地址，然后申请字符串 s 的内存地址，共有 12 次内存分配。

接下来，让我们看看使用 join() 函数的步骤：

• 执行器将计算列表中有多少个字符串，共有 6 个；
• 它知道总共需要 11 个内存空间，因此所有这些空间都将一次性预先分配；
• 按顺序排列字符串，并返回结果。

因此，内存分配次数是上述技巧性能提升的主要原因。

使用集合而非列表：

在 Python 中 List 和 Set 都是常用的数据结构。但是，当我们只需要知道一个元素是否存在时，集合 Set 的性能往往比列表 List 好得多。

原因分析：

集合 Set 使用哈希表实现，而列表 List 是典型的数组。哈希表是通过哈希函数将值映射到一个确定的位置，而列表则是顺序链接的。

列表中查找过程会从头到尾逐个元素检查，因此性能会因为需要扫描的范围不同而变化。而集合的性能相对稳定，无论我们测试哪个数字，其性能都不会有太大的变化。

总结：

本文深入探讨了两个常见的 Python 技巧，并解释了其背后的原因。理解这些技巧为何有效以及为何性能更好，有助于我们决定何时使用这些技巧。