Python字符串如何通過'+'和join函數(shù)拼接新字符串

這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)Python字符串如何通過'+'和join函數(shù)拼接新字符串，小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

有一道Python面試題， 以下代碼有什么局限性，要如何修改

def strTest(num):
  s = 'Hello'
  for i in range(num):
    s += 'x'
  return s

上面的代碼其實可以看出：由于變量str是不變對象，每次遍歷，Python都會生成新的str對象來存儲新的字符串，所以num越大，創(chuàng)建的str對象就越多，內(nèi)存消耗約大，速度越慢，性能越差。 如果要改變上面的問題，可以變字符串拼接為join聯(lián)合的方式，代碼如下:

def strTest2(num):
  s = 'Hello'
  l = list(s)
  for i in range(num):
    l.append('x')
  return ''.join(l)

下面兩種不同處理方式，運行速度的比較:

>>> def strTest1(num):
...   s = 'Hello'
...   for i in range(num):
...     s += 'x'
...   return s
>>> def strTest2(num):
...   s = 'Hello'
...   l = list(s)
...   for i in range(num):
...     l.append(s)
...   return ''.join(l)
>>>
>>> from timeit import timeit
# 運行10萬級別數(shù)據(jù)，運行速度比對
>>> timeit("strTest1(100000)", setup="from __main__ import strTest1", number=1)
0.016680980406363233
>>> timeit("strTest2(100000)", setup="from __main__ import strTest2", number=1)
0.009688869110618725
# 運行100萬級別數(shù)據(jù)，運行速度比對
>>> timeit("strTest1(1000000)", setup="from __main__ import strTest1", number=1)
0.14558920607187195
>>> timeit("strTest2(1000000)", setup="from __main__ import strTest2", number=1)
0.1335057276853462
# 運行1000萬級別數(shù)據(jù)，運行速度比對
>>> timeit("strTest1(10000000)", setup="from __main__ import strTest1", number=1)
5.9497953107860475
>>> timeit("strTest2(10000000)", setup="from __main__ import strTest2", number=1)
1.3268972136649921
# 運行2000萬級別數(shù)據(jù)，運行速度比對
>>> timeit("strTest1(20000000)", setup="from __main__ import strTest1", number=1)
21.661270140499056
>>> timeit("strTest2(20000000)", setup="from __main__ import strTest2", number=1)
2.6981786518920217
# 運行3000萬級別數(shù)據(jù)，運行速度比對
>>> timeit("strTest1(30000000)", setup="from __main__ import strTest1", number=1)
49.858089123966295
>>> timeit("strTest2(30000000)", setup="from __main__ import strTest2", number=1)
4.285787770209481
# 運行4000萬級別數(shù)據(jù)，運行速度比對
>>> timeit("strTest1(40000000)", setup="from __main__ import strTest1", number=1)
86.67876273457563
>>> timeit("strTest2(40000000)", setup="from __main__ import strTest2", number=1)
5.328653452047092
# 運行5000萬級別數(shù)據(jù)，運行速度比對
>>> timeit("strTest1(50000000)", setup="from __main__ import strTest1", number=1)
130.59138063819023
>>> timeit("strTest2(50000000)", setup="from __main__ import strTest2", number=1)
6.8375931077291625
# 運行6000萬級別數(shù)據(jù)，運行速度比對
>>> timeit("strTest1(60000000)", setup="from __main__ import strTest1", number=1)
188.28227241975003
>>> timeit("strTest2(60000000)", setup="from __main__ import strTest2", number=1)
8.080144489401846
# 運行7000萬級別數(shù)據(jù)，運行速度比對
>>> timeit("strTest1(70000000)", setup="from __main__ import strTest1", number=1)
256.54383904350277
>>> timeit("strTest2(70000000)", setup="from __main__ import strTest2", number=1)
9.387400816458012
# 運行8000萬級別數(shù)據(jù)，運行速度比對
>>> timeit("strTest1(80000000)", setup="from __main__ import strTest1", number=1)
333.7185806572388
>>> timeit("strTest2(80000000)", setup="from __main__ import strTest2", number=1)
10.946627677462857

從上面的比對數(shù)據(jù)可以看出，當(dāng)數(shù)據(jù)比較小的時候，兩者差別不大，當(dāng)數(shù)據(jù)越大，兩者性能差距就越大。從而可以看出，字符串拼接的方式一旦碰到大數(shù)據(jù)處理的時候，性能是非常慢的。 

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