Python 中最有效的字符串连接方法是什么？
- 2025-02-28 08:22:00
- admin 原创
- 52
问题描述：
Python 中是否存在有效的批量字符串连接方法（如C# 中的StringBuilder或Java 中的StringBuffer ）？
我在这里发现了以下方法：
使用简单连接
+使用字符串列表和
join方法UserString从MutableString模块使用使用字符数组和
array模块cStringIO从StringIO模块使用
应该使用什么以及为什么？
（相关问题在此处。）
解决方案 1：
您可能对此感兴趣：Guido的优化轶事。虽然值得记住的是，这是一篇老文章，它早于诸如此类的事情的存在（尽管我猜或多或少是相同的）''.join`string.joinfields`
基于这一点，如果您能将您的问题强行塞入模块中，该array模块可能''.join是最快的。但速度可能足够快，并且具有惯用性的优点，因此其他 Python 程序员更容易理解。
最后，优化的黄金法则：除非你知道需要优化，否则不要优化，并且要测量而不是猜测。
你可以使用该模块测量不同的方法timeit。它可以告诉你哪种方法最快，而不是让互联网上的陌生人随意猜测。
解决方案 2：
如果您事先知道所有组件，请使用Python 3.6 中引入的文字字符串插值，也称为f-strings或格式化字符串。
给出mkoistinen 答案中的测试用例，其中有字符串
domain = 'some_really_long_example.com'
lang = 'en'
path = 'some/really/long/path/'
在我的计算机上使用 Linux 上的 Python 3.6 进行的 IPython 和 timeit 模块计时，这些竞争者及其执行时间如下：
f'http://{domain}/{lang}/{path}'- 0.151 微秒'http://%s/%s/%s' % (domain, lang, path)- 0.321 微秒'http://' + domain + '/' + lang + '/' + path- 0.356 微秒''.join(('http://', domain, '/', lang, '/', path))- 0.249 µs（请注意，构建一个恒定长度的元组比构建一个恒定长度的列表稍快）。
因此，最短、最漂亮的代码也是最快的。
该速度可与 Python 2 的最快方法（即+我电脑上的连接方法）进行对比；如果是 8 位字符串，则需要0.203 µs，如果字符串都是 Unicode，则需要0.259 µs。
f''（在 Python 3.6 的 alpha 版本中，字符串的实现是最慢的- 实际上，生成的字节码几乎相当于''.join()不必要的调用的情况，str.__format__没有参数的调用只会返回self不变的结果。这些低效率问题在 3.6 最终版之前已经得到解决。）
解决方案 3：
''.join(sequence_of_strings)通常是最有效的——最简单、最快。
解决方案 4：
这取决于你在做什么。
在 Python 2.5 之后，使用 + 运算符进行字符串连接非常快。如果您只是连接几个值，使用 + 运算符效果最好：
>>> x = timeit.Timer(stmt="'a' + 'b'")
>>> x.timeit()
0.039999961853027344
>>> x = timeit.Timer(stmt="''.join(['a', 'b'])")
>>> x.timeit()
0.76200008392333984
但是，如果要在循环中组合字符串，最好使用列表连接方法：
>>> join_stmt = """
... joined_str = ''
... for i in xrange(100000):
... joined_str += str(i)
... """
>>> x = timeit.Timer(join_stmt)
>>> x.timeit(100)
13.278000116348267
>>> list_stmt = """
... str_list = []
... for i in xrange(100000):
... str_list.append(str(i))
... ''.join(str_list)
... """
>>> x = timeit.Timer(list_stmt)
>>> x.timeit(100)
12.401000022888184
...但请注意，您必须组合相对大量的字符串，差异才会变得明显。
解决方案 5：
根据John Fouhy 的回答，除非必须，否则不要进行优化，但如果您在这里问这个问题，可能正是因为您必须这样做。
在我的例子中，我需要快速地从字符串变量中组合一些 URL。我注意到（到目前为止）似乎没有人考虑使用字符串格式方法，所以我想我会尝试一下，而且，主要是出于一点兴趣，我想我会将字符串插值运算符扔进去以防万一。
说实话，我没想到这两者能与直接的 '+' 操作或 ''.join() 相提并论。但猜怎么着？在我的 Python 2.7.5 系统上，字符串插值运算符优于所有运算符，而 string.format() 的表现最差：
# concatenate_test.py
from __future__ import print_function
import timeit
domain = 'some_really_long_example.com'
lang = 'en'
path = 'some/really/long/path/'
iterations = 1000000
def meth_plus():
'''Using + operator'''
return 'http://' + domain + '/' + lang + '/' + path
def meth_join():
'''Using ''.join()'''
return ''.join(['http://', domain, '/', lang, '/', path])
def meth_form():
'''Using string.format'''
return 'http://{0}/{1}/{2}'.format(domain, lang, path)
def meth_intp():
'''Using string interpolation'''
return 'http://%s/%s/%s' % (domain, lang, path)
plus = timeit.Timer(stmt="meth_plus()", setup="from __main__ import meth_plus")
join = timeit.Timer(stmt="meth_join()", setup="from __main__ import meth_join")
form = timeit.Timer(stmt="meth_form()", setup="from __main__ import meth_form")
intp = timeit.Timer(stmt="meth_intp()", setup="from __main__ import meth_intp")
plus.val = plus.timeit(iterations)
join.val = join.timeit(iterations)
form.val = form.timeit(iterations)
intp.val = intp.timeit(iterations)
min_val = min([plus.val, join.val, form.val, intp.val])
print('plus %0.12f (%0.2f%% as fast)' % (plus.val, (100 * min_val / plus.val), ))
print('join %0.12f (%0.2f%% as fast)' % (join.val, (100 * min_val / join.val), ))
print('form %0.12f (%0.2f%% as fast)' % (form.val, (100 * min_val / form.val), ))
print('intp %0.12f (%0.2f%% as fast)' % (intp.val, (100 * min_val / intp.val), ))
结果：
# Python 2.7 concatenate_test.py
plus 0.360787868500 (90.81% as fast)
join 0.452811956406 (72.36% as fast)
form 0.502608060837 (65.19% as fast)
intp 0.327636957169 (100.00% as fast)
如果我使用较短的域和较短的路径，插值仍然会胜出。不过，对于较长的字符串，差异会更加明显。
现在我有了一个不错的测试脚本，我还在 Python 2.6、3.3 和 3.4 下进行了测试，结果如下。在 Python 2.6 中，加法运算符是最快的！在 Python 3 上，join 胜出。注意：这些测试在我的系统上非常可重复。因此，'plus' 在 2.6 上总是更快，'intp' 在 2.7 上总是更快，'join' 在 Python 3.x 上总是更快。
# Python 2.6 concatenate_test.py
plus 0.338213920593 (100.00% as fast)
join 0.427221059799 (79.17% as fast)
form 0.515371084213 (65.63% as fast)
intp 0.378169059753 (89.43% as fast)
# Python 3.3 concatenate_test.py
plus 0.409130576998 (89.20% as fast)
join 0.364938726001 (100.00% as fast)
form 0.621366866995 (58.73% as fast)
intp 0.419064424001 (87.08% as fast)
# Python 3.4 concatenate_test.py
plus 0.481188605998 (85.14% as fast)
join 0.409673971997 (100.00% as fast)
form 0.652010936996 (62.83% as fast)
intp 0.460400978001 (88.98% as fast)
# Python 3.5 concatenate_test.py
plus 0.417167026084 (93.47% as fast)
join 0.389929617057 (100.00% as fast)
form 0.595661019906 (65.46% as fast)
intp 0.404455224983 (96.41% as fast)
经验教训：
有时候，我的假设完全错误。
针对系统环境进行测试。您将在生产环境中运行。
字符串插值还没有消失！
总结：
如果您使用 Python 2.6，请使用“+”运算符。
如果您使用的是 Python 2.7，请使用“％”运算符。
如果您使用的是 Python 3.x，请使用''.join()。
解决方案 6：
更新：Python3.11对 % 格式进行了一些优化，但可能还是坚持使用 f 字符串更好。
对于 Python 3.8.6/3.9，我不得不做一些肮脏的黑客攻击，因为 perfplot 给出了一些错误。这里假设x[0]是 aa并且x[1]是b：
对于大数据，图几乎相同。对于小数据，
由 perfplot 拍摄，这是代码，大数据 == range(8)，小数据 == range(4)。
import perfplot
from random import choice
from string import ascii_lowercase as letters
def generate_random(x):
data = ''.join(choice(letters) for i in range(x))
sata = ''.join(choice(letters) for i in range(x))
return [data,sata]
def fstring_func(x):
return [ord(i) for i in f'{x[0]}{x[1]}']
def format_func(x):
return [ord(i) for i in "{}{}".format(x[0], x[1])]
def replace_func(x):
return [ord(i) for i in "|~".replace('|', x[0]).replace('~', x[1])]
def join_func(x):
return [ord(i) for i in "".join([x[0], x[1]])]
perfplot.show(
setup=lambda n: generate_random(n),
kernels=[
fstring_func,
format_func,
replace_func,
join_func,
],
n_range=[int(k ** 2.5) for k in range(4)],
)
当有中等数据时，有四个字符串x[0]，，，x[1]而不是两个字符串x[2]：x[3]
def generate_random(x):
a = ''.join(choice(letters) for i in range(x))
b = ''.join(choice(letters) for i in range(x))
c = ''.join(choice(letters) for i in range(x))
d = ''.join(choice(letters) for i in range(x))
return [a,b,c,d]
最好坚持使用f 字符串。另外%s的速度与.format()相似。
解决方案 7：
这很大程度上取决于每次新连接后新字符串的相对大小。
使用该+运算符，每次连接都会生成一个新的字符串。如果中间字符串相对较长，则速度+会越来越慢，因为新的中间字符串正在被存储。
考虑一下这种情况：
from time import time
stri=''
a='aagsdfghfhdyjddtyjdhmfghmfgsdgsdfgsdfsdfsdfsdfsdfsdfddsksarigqeirnvgsdfsdgfsdfgfg'
l=[]
# Case 1
t=time()
for i in range(1000):
stri=stri+a+repr(i)
print time()-t
# Case 2
t=time()
for i in xrange(1000):
l.append(a+repr(i))
z=''.join(l)
print time()-t
# Case 3
t=time()
for i in range(1000):
stri=stri+repr(i)
print time()-t
# Case 4
t=time()
for i in xrange(1000):
l.append(repr(i))
z=''.join(l)
print time()-t
结果
1 0.00493192672729
二0.000509023666382
3 0.00042200088501
4 0.000482797622681
在情况 1&2 中，我们添加一个大字符串，join() 的执行速度大约快 10 倍。在情况 3&4 中，我们添加一个小字符串，'+' 的执行速度略快。
解决方案 8：
我遇到了需要添加未知大小的可附加字符串的情况。这些是基准测试结果（python 2.7.3）：
$ python -m timeit -s 's=""' 's+="a"'
10000000 loops, best of 3: 0.176 usec per loop
$ python -m timeit -s 's=[]' 's.append("a")'
10000000 loops, best of 3: 0.196 usec per loop
$ python -m timeit -s 's=""' 's="".join((s,"a"))'
100000 loops, best of 3: 16.9 usec per loop
$ python -m timeit -s 's=""' 's="%s%s"%(s,"a")'
100000 loops, best of 3: 19.4 usec per loop
这似乎表明 '+=' 是最快的。来自 skymind 链接的结果有点过时了。
（我意识到第二个例子并不完整。最终的列表需要连接起来。然而，这确实表明，简单地准备列表比字符串连接花费的时间更长。）
解决方案 9：
一年后，让我们用 Python 3.4.3测试mkoistinen 的答案：
加上 0.963564149000（速度提高 95.83%）
加入 0.923408469000 (速度提高 100.00%)
表格 1.501130934000 (速度提高 61.51%)
intp 1.019677452000 (速度提高 90.56%)
什么都没变。join仍然是最快的方法。鉴于字符串插值 ( intp ) 可以说是可读性方面的最佳选择，您可能仍然希望使用字符串插值。
解决方案 10：
可能“Python 3.6 中的新f 字符串”是连接字符串的最有效方法。
使用 %s
>>> timeit.timeit("""name = "Some"
... age = 100
... '%s is %s.' % (name, age)""", number = 10000)
0.0029734770068898797
使用 .format
>>> timeit.timeit("""name = "Some"
... age = 100
... '{} is {}.'.format(name, age)""", number = 10000)
0.004015227983472869
使用 f 字符串
>>> timeit.timeit("""name = "Some"
... age = 100
... f'{name} is {age}.'""", number = 10000)
0.0019175919878762215
解决方案 11：
对于一小组短字符串（即不超过几个字符的 2 或 3 个字符串），plus**仍然更快。使用 Python 2 和 3 中的 mkoistinen 精彩脚本：
plus 2.679107467004 (100.00% as fast)
join 3.653773699996 (73.32% as fast)
form 6.594011374000 (40.63% as fast)
intp 4.568015249999 (58.65% as fast)
因此，当您的代码执行大量单独的小连接时，如果速度至关重要，那么 plus 就是首选方法。
解决方案 12：
受到JasonBaker 的基准测试的启发，这里有一个简单的测试，比较了 10 个"abcdefghijklmnopqrstuvxyz"字符串，结果显示.join()速度更快；即使变量数量只有微小的增加：
级联
>>> x = timeit.Timer(stmt='"abcdefghijklmnopqrstuvxyz" + "abcdefghijklmnopqrstuvxyz" + "abcdefghijklmnopqrstuvxyz" + "abcdefghijklmnopqrstuvxyz" + "abcdefghijklmnopqrstuvxyz" + "abcdefghijklmnopqrstuvxyz" + "abcdefghijklmnopqrstuvxyz" + "abcdefghijklmnopqrstuvxyz" + "abcdefghijklmnopqrstuvxyz" + "abcdefghijklmnopqrstuvxyz" + "abcdefghijklmnopqrstuvxyz"')
>>> x.timeit()
0.9828147209324385
加入
>>> x = timeit.Timer(stmt='"".join(["abcdefghijklmnopqrstuvxyz", "abcdefghijklmnopqrstuvxyz", "abcdefghijklmnopqrstuvxyz", "abcdefghijklmnopqrstuvxyz", "abcdefghijklmnopqrstuvxyz", "abcdefghijklmnopqrstuvxyz", "abcdefghijklmnopqrstuvxyz", "abcdefghijklmnopqrstuvxyz", "abcdefghijklmnopqrstuvxyz", "abcdefghijklmnopqrstuvxyz", "abcdefghijklmnopqrstuvxyz"])')
>>> x.timeit()
0.6114138159765048
解决方案 13：
嗯，这个问题困扰了我，而且我发现了一个差异很大的案例。
如果您需要附加到不断增长的字符串，则在某些条件下+=比其他所有方法好大约400 倍。有一种就地内存优化，名为BINARY_OP_INPLACE_ADD_UNICODE。
这里的答案中有更多详细信息，这里的答案中有更深入的分析（推荐阅读！）。
与往常一样：使用您的版本和生产环境进行自己的分析和基准测试。
使用 CPython 3.12.4 测试：
import timeit
print()
print("## 100k iterations")
for i in range(0, 3):
print("", timeit.timeit("string += string2; string += string3", "string='string1'; string2='string2'; string3='string3'", number=100_000), "string += string2; string += string3")
print()
for i in range(0, 3):
print("", timeit.timeit("string += string2 + string3", "string='string1'; string2='string2'; string3='string3'", number=100_000), "string += string2 + string3")
print()
for i in range(0, 3):
print("", timeit.timeit("string = string + string2 + string3", "string='string1'; string2='string2'; string3='string3'", number=100_000), "string = string + string2 + string3")
print()
for i in range(0, 3):
print("", timeit.timeit("string = ''.join((string, string2, string3))", "string='string1'; string2='string2'; string3='string3'", number=100_000), "string = ''.join((string, string2, string3))")
print()
for i in range(0, 3):
print("", timeit.timeit("string = f'{string}{string2}{string3}'", "string='string1'; string2='string2'; string3='string3'", number=100_000), "string = f'{string}{string2}{string3}'")
## 100k iterations
0.009063743986189365 string += string2; string += string3
0.0086502339981962 string += string2; string += string3
0.008066322014201432 string += string2; string += string3
0.008959753991803154 string += string2 + string3
0.008912532997783273 string += string2 + string3
0.008995934011181816 string += string2 + string3
6.716721252974821 string = string + string2 + string3
6.397386430006009 string = string + string2 + string3
6.404028512974037 string = string + string2 + string3
3.60368204099359 string = ''.join((string, string2, string3))
3.1406521030003205 string = ''.join((string, string2, string3))
3.161398060998181 string = ''.join((string, string2, string3))
3.119284204003634 string = f'{string}{string2}{string3}'
3.1289724090020172 string = f'{string}{string2}{string3}'
3.1352513500023633 string = f'{string}{string2}{string3}'
解决方案 14：
=>连接字符串的最佳方式是使用“+”。例如：-
Print(string1 +string2)
=>另一种简单的方法是使用联合方法。例如：-
.joint()
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