本文来自《WhyPython》系列，请查看所有文章日常使用Python的时候，我们经常需要创建一个列表，相信大家都很熟练吧？#方法一：使用成对的方括号语法list_a=[]#方法二：使用内置的list()list_b=list()以上两种写法，你经常使用哪一种呢？你有想过它们之间的区别吗？开门见山，直接问本文的问题：[]和list()创建列表的两种写法哪种更快，为什么更快？注：为了简化问题，我们以创建一个空列表为例进行分析。list的更多介绍和使用说明可以查看这篇文章1.[]比list()快三倍第一个问题，使用timeit模块的timeit()函数很容易计算出来：>>>importtimeit>>>timeit.timeit('[]',number=10**7)>>>timeit.timeit('list()',number=10**7)如上图所示，在每个call1000万次的情况下，[]创建方法只需要0.47秒，而list()创建方法需要1.75秒，所以后者是前者的3.7倍！这就回答了刚才的问题：[]在创建空列表时比list()快很多。注意：timeit()函数的效率与运行环境有关，每次执行结果会略有不同。我在Python3.8中试验了几次，总的来说[]比list()快3倍多一点。2.list()比[]执行步骤多那么，我们继续分析第二个问题：为什么[]更快？这个时候我们可以使用dis模块的dis()函数来查看两者执行的字节码的区别：>>>fromdisimportdis>>>dis("[]")>>>dis("list()")如上图所示，[]的字节码有两条指令（BUILD_LIST和RETURN_VALUE），而list()的字节码有3条指令（LOAD_NAME、CALL_FUNCTION和RETURN_VALUE）。这些说明是什么意思？如何理解它们？首先，对于[]来说，它是Python中的一组字面量，和数字等字面量一样，表示精确的固定值。也就是说，Python在解析它的时候，知道它会代表一个列表，所以会直接调用解释器中构建列表的方法（对应BUILD_LIST）来创建一个列表，所以是一步到位过程。对于list()来说，“list”只是一个普通的名字，并不是字面值，也就是说解释器一开始并不能识别它。因此，解释器的第一步就是找到这个名字（对应于LOAD_NAME）。它会按照一定的顺序（局部作用域-全局作用域-内置作用域）在每个作用域中逐一搜索，直到找到为止，如果找不到，就会抛出NameError。解释器看到“list”后面有一对括号，所以第二步就是把这个名字当做可调用对象来调用，也就是当做函数来调用（对应CALL_FUNCTION）。所以list()创建列表时，需要经过namesearch和functioncall两步，才能真正开始创建list（注：CALL_FUNCTION底层会有一些函数调用流程，达到相同的逻辑作为BUILD_LIST。我们忽略的地方）。至此，我们就可以回答之前的问题了：因为list()的执行步骤多，所以比[]慢。3.list()的速度提高了。看完前两个问题的回答过程，你可能会觉得不够过瘾，可能会觉得即使知道了这些冰冷的知识也没有太大的帮助。似乎一点点的提升都是微不足道的。不过我们蟒猫出品的《Python为什么》系列一直秉承着孜孜不倦的求知精神，这个问题是不可能没有答案的。而且，由于发散思维的习惯，我还想到了另一个很有意思的问题：list()的速度能不能提高？我前不久写过一篇文章，正好讨论了这个问题，就是在刚刚发布的Python3.9.0版本中，对list()实现了更快的vectorcall协议，所以执行速度会得到一定程度的提升。感兴趣的同学可以去Python官网下载3.9版本。根据我的多轮测试结果，新版本运行1000万次list()耗时约1秒，是[]的两倍，相比之前的近4倍数据，当前版本普遍提升了一个很多。至此，我们已经回答了一系列问题。如果觉得自己有所收获，请点赞支持！欢迎大家关注后续更多精彩内容。本文属于“WhyPython”系列（Python猫出品），主要关注Python的语法、设计、开发等话题。它以每一个“为什么”的问题为切入点，试图展示Python的魅力。所有文章都会存档在Github上，欢迎大家给个小star，项目地址：https://github.com/chinesehua...
