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本文出自“Python 为什么”系列，请查看全副文章
在日常应用 Python 时，咱们常常须要创立一个列表，置信大家都很纯熟了吧？
# 办法一：应用成对的方括号语法
list_a = []
# 办法二：应用内置的 list()
list_b = list()下面的两种写法，你常常应用哪一个呢？是否思考过它们的区别呢？
让咱们单刀直入，间接抛出本文的问题吧：两种创立列表的 [] 与 list() 写法，哪一个更快呢，为什么它会更快呢？
注：为了简化问题，咱们以创立空列表为例进行剖析。对于列表的更多介绍与用法说明，能够查看这篇文章
1、[] 是 list() 的三倍快
对于第一个问题，应用 timeit 模块的 timeit() 函数就能简略地测算进去：
>>> import timeit
>>> timeit.timeit('[]', number=10**7)
>>> timeit.timeit('list()', number=10**7)
如上图所示，在各自调用一千万次的状况下，[] 创立形式只破费了 0.47 秒，而 list() 创立形式要花费 1.75 秒，所以，后者的耗时是前者的 3.7 倍！
这就答复了方才的问题：创立空列表时，[] 要比 list() 快不少。
注：timeit() 函数的效率跟运行环境相干，每次执行后果会有渺小差别。我在 Python3.8 版本试验了几次，总体上 [] 速度是 list() 的 3 倍多一点。
2、list() 比 [] 执行步骤多
那么，咱们持续来剖析一下第二个问题：为什么 [] 会更快呢？
这一次咱们能够应用 dis 模块的 dis() 函数，看看两者执行的字节码有何差异：
>>> from dis import dis
>>> dis("[]")
>>> dis("list()")
如上图所示，[] 的字节码有两条指令（BUILD_LIST 与 RETURN_VALUE），而 list() 的字节码有三条指令（LOAD_NAME、CALL_FUNCTION 与 RETURN_VALUE）。
这些指令意味着什么呢？该如何了解它们呢？
首先，对于 []，它是 Python 中的一组字面量（literal），像数字之类的字面量一样，示意确切的固定值。
也就是说，Python 在解析到它时，就晓得它要示意一个列表，因而会间接调用解释器中构建列表的办法（对应 BUILD_LIST），来创立列表，所以是一步到位。
而对于 list()，“list”只是一个一般的名称，并不是字面量，也就是说解释器一开始并不意识它。
因而，解释器的第一步是要找到这个名称（对应 LOAD_NAME）。它会依照肯定的程序，在各个作用域中逐个查找（部分作用域 – 全局作用域 – 内置作用域），直到找到为止，找不到则会抛出NameError。
解释器看到“list”之后是一对圆括号，因而第二步是把这个名称当作可调用对象来调用，即把它当成一个函数进行调用（对应 CALL_FUNCTION）。
因而，list() 在创立列表时，须要通过名称查找与函数调用两个步骤，能力真正开始创立列表（注：CALL_FUNCTION 在底层还会有一些函数调用过程，能力走到跟 BUILD_LIST 相通的逻辑，此处咱们忽略不计）。
至此，咱们就能够答复后面的问题了：因为 list() 波及的执行步骤更多，因而它比 [] 要慢一些。
3、list() 的速度晋升
看完前两个问题的解答过程，你兴许感觉还不够过瘾，而且可能感觉就算晓得了这个冷常识，也不会有多大的帮忙，仿佛那强劲的晋升显得微不足道。
然而，咱们 Python 猫 出品的《Python 为什么》系列始终秉承着手不释卷的求知精力，是不可能放着这个问题不去答复的。
而且，因为有发散性思考的习惯，我还想到了另外一个挺有意思的问题：list() 的速度是否晋升呢？
我不久前写过一篇文章 正好探讨到这个问题，也就是在刚刚公布的 Python 3.9.0 版本中，它给 list() 实现了更快的 vectorcall 协定，因而执行速度会有肯定的晋升。
感兴趣的同学能够去 Python 官网下载 3.9 版本。
依据我多轮的测试后果，在新版本中运行 list() 一千万次，耗时大略在 1 秒左右，也就是 [] 运行耗时的 2 倍，相比于后面靠近 4 倍的数据，以后版本总体上是晋升了不少。
至此，咱们已答复完一连串的疑难，如果你感觉有播种，请点赞反对！欢送大家关注后续更多精彩内容。
本文属于“Python 为什么”系列（Python 猫出品），该系列次要关注 Python 的语法、设计和倒退等话题，以一个个“为什么”式的问题为切入点，试着展示 Python 的迷人魅力。所有文章将会归档在 Github 上，欢送大家给颗小星星，我的项目地址：https://github.com/chinesehua…
