Python for 循环的效率是这么差么？还是别的什么原因？

[wyc9296]

三种写法，耗时从高到低，如下面代码所示，输出结果一样。各位大佬帮忙看下原因？

• 第一种，耗时 7.688s

a = ''
for i in range(100000):
    a = a+str(i)+'->'

• 第二种，耗时 0.025s

b = ''.join([str(i)+'->' for i in range(100000)])

• 第三种，耗时 0.017s

c = '->'.join(map(str, range(100000)))+'->'

输出结果：0->1->2->3->4->5->6->7->8->9...->99998->99999->

[mxT52CRuqR6o5]

for 相比 join 会生成大量的 string 中间状态影响性能吧

[sujin190]

你这分明是内存复制的问题，和 Python 毛关系没有吧，第一个慢的循环内存申请和复制量随着循环次数增加会指数增长，啥语言都会慢很多

[Mohanson]

思考下字符串加法.

[metaquant]

这个和 python 循环的效率无关，而是因为 python 中字符串是 immutable 的，每次拼接字符串都会产生复制一个新的字符串变量，开销较大，所以涉及大量字符串拼接时，正确的做法是使用第二和第三种方法中的 join ， 所以你可以发现第二和第三种方法的差距很小。

[sujin190]

如果你在 c 或者 java 直接仅仅写这么一段也很快，那大概率是被编译器展开优化掉了，关掉编译优化再看看

[wxf666]

你换成 a += str(i)+'->' 就差不多一样了

[qianc1990]

第一个时间主要花在每次循环的字符串拼接上了

[churchill]

😄
```
function test() {
a = ''
for (let i=0; i<100000; i++) a = a+i+'->'
return a
}
test()
console.time("python sucks")
test()
console.timeEnd("python sucks")
VM809:9 python sucks: 19.73193359375 ms
```

[lingly02]

function test2() {[...Array(10000).keys()].map((i)=>i+'->').join('')}
console.time("python sucks")
test2()
console.timeEnd("python sucks")
VM1332:3 python sucks: 1.7998046875 ms

[nekochyan]

第一个你是不是看错时间了，不是 7.8s 而是 0.78s ，我实测耗时 0.8s 左右
js 测试我跟楼上一样只需要 13ms 左右就完成循环了

[wxf666]

这个例子中，Google 花这么多钱搞的 V8 ，也没甩开 Python 多少啊？

这 8 楼 9 楼（ 9 楼还少了个数量级）和楼主的没 JIT 的 Python 一比（第一个例子改成 += 就好），也没快多少啊

[ipwx]

无论什么语言，大量小字符串直接拼接都会有严重的性能问题。

[aloxaf]

见 wtrfpython： https://github.com/satwikkansal/wtfpython#section-miscellaneous

顺便本机测了一下，方法一 700 ms ，换 bytearray 只要 20ms

a = bytearray()
for i in range(100000):
a.extend((str(i) + '->').encode())
a = a.decode()

[wyc9296]

@nekochyan 没错，是因为你的电脑 CPU 比较给力。我的电脑在跑的时候 4 个核中的一个已经用了 100%了...你可以把循环次数*10 ，应该就能看出来明显的差别了。
应该就是和 @metaquant 大佬所说的和 python 的不可变对象有关系。用 @wxf666 兄弟的办法`a += str(i)+'->' `可以看到耗时虽然比不上 join ，但也明显降低了。

[wxf666]

@wyc9296 你把 str(i)+'->' 改成 f'{i}->' 应该还能再快些

[xgdgsc]

就是很差的，julia 用 PythonCall.jl 用 julia 的 for 循环调用 python 函数随便比 python 快几个数量级

[houzhiqiang]

```python
import time


def test(n: int = 100000):
# return '->'.join([f'{x}' for x in range(n)]) + '->'
return '->'.join(map(str, range(n))) + '->'


start = time.time()
test()
print(f"used: {(time.time() - start) * 1000}ms")
```

cpython3.10.3
time python test.py
used: 19.52505111694336ms
python test.py 0.05s user 0.03s system 87% cpu 0.096 total

pypy3.9-7.3.9
time pypy test.py
used: 7.740020751953125ms
pypy test.py 0.06s user 0.04s system 89% cpu 0.118 total

#9 @lingly02 的代码
node v16.14.2
time node test.js
python sucks: 3.757ms
node test.js 0.05s user 0.02s system 95% cpu 0.069 total

[wxf666]

@xgdgsc 不会吧，就算那个测评榜，C/C++ 之类也就比 Python 快两个数量级，你这啥能 3+ 个？

[wxf666]

@houzhiqiang 看起来日用差距不大，真要求性能，还是上 C/C++ 之类的吧，wasm 都没用（比如 squoosh 转码 avif ，比本地 avifenc 慢太多）

[HankLu]

判断一个字符串是否在一个巨大的文本里面怎么样最快？