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当预先知道整个字符串的长度时，我试图通过连接多个较短的字符串来找出创建长字节字符串（或字节数组）的最有效方法。我制作了这个脚本并得出了以下结果：

import time

MSG = b'test message'
COUNT = 30000

def bytes_list_test():  
    tStart = time.clock()
    l = []
    for i in range(COUNT):
        l.append(MSG)
    bs = b''.join(l)
    print('byte list time:', time.clock() - tStart)

def bytearray_test():
    tStart = time.clock()
    ba = bytearray()
    for i in range(COUNT):
        for c in MSG:
            ba.append(c)
    print('array time:', time.clock() - tStart)

def initialized_bytearray_test():
    tStart = time.clock()
    ba = bytearray([0x00]*len(MSG)*COUNT)
    for i in range(COUNT):
        ba[i*len(MSG):i*len(MSG)+len(MSG)] = MSG
    print('initialized array time:', time.clock() - tStart)

bytes_list_test()
bytearray_test()
initialized_bytearray_test()

结果：

byte list time:         0.0076534920117410365
array time:             0.08107178658246994
initialized array time: 0.08843219671325642

几个问题：

1) 创建一个字节列表并使用 join() 方法是结果暗示的方式吗？

2）为什么使用字节列表比使用似乎是为这种类型的东西设计的字节数组快得多？

3) 你会认为初始化的数组会比未初始化的数组快，因为初始化的数组不需要调整大小（注意它偶尔会表现得更好，但不是很多而且不一致）。不是因为切片操作更快吗？

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第一个函数创建指向同一对象的指针列表（不是字节列表），然后 join执行一次内存分配并COUNT调用memcpy.

您可以通过删除临时列表并使用itertools.repeat：

def bytes_list_test_opt():  
    tStart = time.clock()
    bs = b''.join(itertools.repeat(MSG, COUNT))
    print('byte list opt time:', time.clock() - tStart)

或者，在这种特殊情况下，只需使用对象*运算符bytes，它就是这样做的：

    bs = MSG*COUNT

第二个函数重复迭代MSG，逐字节存储数据，并且随着字节数组的增长，必须重复重新分配内存。

您可以通过将迭代替换为单个调用来使第二个函数几乎与原始（未优化）第一个函数一样快extend：

def bytearray_test_opt():
    tStart = time.clock()
    ba = bytearray()
    for i in range(COUNT):
        ba.extend(MSG)
    print('array opt time:', time.clock() - tStart)

在此修改之后，第二个函数将比第一个函数慢，只是因为额外的重新分配（在我的测试中约为 15%）。

第三个函数使用bytearray's 切片赋值，它接受可迭代并且似乎正在执行相同的逐字节迭代，而没有意识到它们可以只是memcpy字节进入该位置。这看起来像是标准库中可以修复的缺陷。

正如您从之前的优化中看到的，与逐字节复制相比，分配花费的时间非常短，因此预分配在这里没有明显的影响。您可以节省一些时间来减少计算量，但这也无济于事：

def initialized_bytearray_test_opt():
    tStart = time.clock()
    L = len(MSG)
    ba = bytearray(L*COUNT)
    ofs = 0
    for i in range(COUNT):
        ba[ofs : ofs+L] = MSG
        ofs += L
    print('initialized array opt time:', time.clock() - tStart)

我机器的最终时间：

byte list time: 0.004823000000000001
byte list opt time: 0.0008649999999999977
array time: 0.043324
array opt time: 0.005505999999999997
initialized array time: 0.05936899999999999
initialized array opt time: 0.040164000000000005

PS 使用timeit模块来执行这样的测量，它提供了更高的准确性。

于 2013-06-18T08:15:56.807 回答