來自：高效字符串連接

方法1：

def method1():
  out_str = ''
  for num in xrange(loop_count):
    out_str += 'num'
  return out_str

方法4：

def method4():
  str_list = []
  for num in xrange(loop_count):
    str_list.append('num')
  return ''.join(str_list)

現(xiàn)在我意識到它們并不具有嚴(yán)格的代表性，并且第四種方法在迭代并加入每個(gè)項(xiàng)目之前附加到列表中，但這是一個(gè)公平的指示。

字符串連接比串聯(lián)快得多。

為什么？字符串是不可變的，不能在適當(dāng)?shù)奈恢眠M(jìn)行更改。要改變一個(gè)，需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)新的表示（兩者的串聯(lián)）。

我的原始代碼是錯(cuò)誤的，似乎+連接通常更快（特別是在較新的硬件上使用較新版本的Python）

時(shí)間如下：

Iterations: 1,000,000

Windows 7，Core i7上的Python 3.3

String of len:   1 took:     0.5710     0.2880 secondsString of len:   4 took:     0.9480     0.5830 secondsString of len:   6 took:     1.2770     0.8130 secondsString of len:  12 took:     2.0610     1.5930 secondsString of len:  80 took:    10.5140    37.8590 secondsString of len: 222 took:    27.3400   134.7440 secondsString of len: 443 took:    52.9640   170.6440 seconds

Windows 7，Core i7上的Python 2.7

String of len:   1 took:     0.7190     0.4960 secondsString of len:   4 took:     1.0660     0.6920 secondsString of len:   6 took:     1.3300     0.8560 secondsString of len:  12 took:     1.9980     1.5330 secondsString of len:  80 took:     9.0520    25.7190 secondsString of len: 222 took:    23.1620    71.3620 secondsString of len: 443 took:    44.3620   117.1510 seconds

在Linux Mint上，Python 2.7，一些較慢的處理器

String of len:   1 took:     1.8840     1.2990 secondsString of len:   4 took:     2.8394     1.9663 secondsString of len:   6 took:     3.5177     2.4162 secondsString of len:  12 took:     5.5456     4.1695 secondsString of len:  80 took:    27.8813    19.2180 secondsString of len: 222 took:    69.5679    55.7790 secondsString of len: 443 took:   135.6101   153.8212 seconds

以下是代碼：

from __future__ import print_functionimport timedef strcat(string):
    newstr = ''
    for char in string:
        newstr += char    return newstrdef listcat(string):
    chars = []
    for char in string:
        chars.append(char)
    return ''.join(chars)def test(fn, times, *args):
    start = time.time()
    for x in range(times):
        fn(*args)
    return "{:>10.4f}".format(time.time() - start)def testall():
    strings = ['a', 'long', 'longer', 'a bit longer', 
               '''adjkrsn widn fskejwoskemwkoskdfisdfasdfjiz  oijewf sdkjjka dsf sdk siasjk dfwijs''',
               '''this is a really long string that's so long
               it had to be triple quoted  and contains lots of
               superflous characters for kicks and gigles
               @!#(*_#)(*$(*!#@&)(*E\xc4\x32\xff\x92\x23\xDF\xDFk^%#$!)%#^(*#''',
              '''I needed another long string but this one won't have any new lines or crazy characters in it, I'm just going to type normal characters that I would usually write blah blah blah blah this is some more text hey cool what's crazy is that it looks that the str += is really close to the O(n^2) worst case performance, but it looks more like the other method increases in a perhaps linear scale? I don't know but I think this is enough text I hope.''']

    for string in strings:
        print("String of len:", len(string), "took:", test(listcat, 1000000, string), test(strcat, 1000000, string), "seconds")testall()

現(xiàn)有的答案寫得非常好，研究得很好，但這是Python 3.6時(shí)代的另一個(gè)答案，因?yàn)楝F(xiàn)在我們有文字字符串插值（AKA，f-strings）：

>>> import timeit>>> timeit.timeit('f\'{"a"}{"b"}{"c"}\'', number=1000000)0.14618930302094668>>> timeit.timeit('"".join(["a", "b", "c"])', number=1000000)0.23334730707574636>>> timeit.timeit('a = "a"; a += "b"; a += "c"', number=1000000)0.14985873899422586

使用CPython 3.6.5在2012年Retina MacBook Pro上進(jìn)行測試，其中Intel Core i7為2.3 GHz。

這絕不是任何正式的基準(zhǔn)測試，但看起來使用f-strings與使用+=連接一樣高效; 當(dāng)然，任何改進(jìn)的指標(biāo)或建議都是受歡迎的。