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我想比較不同，從不同的變量建立在Python的字符串：使用+來連接Python字符串格式化：'％'比'格式'功能更有效嗎？
- （簡稱 '加號'）使用
format使用"".join(list) - 使用
% - 功能
- 使用
"{0.<attribute>}".format(object)
我爲3種類型的scenari的
- 串與2個變量 相比
- 串有4個變量
- 串有4個變量，每個變量使用兩次
予測得的各1個百萬次操作時間和平均執行6個措施。我想出了以下時序：
在每一個場景，我想出了以下結論
- 級聯似乎是格式化使用
%是最快的方法 - 之一比用
format函數格式化快得多
我認爲format比%（例如在this question）和%幾乎被棄用。
因此我幾個問題：
- 是
%真的比format快？ - 如果是這樣，爲什麼呢？
- 爲什麼
"{} {}".format(var1, var2)比"{0.attribute1} {0.attribute2}".format(object)更高效？
作爲參考，我用下面的代碼來測量不同的定時。
import time
def timing(f, n, show, *args):
if show: print f.__name__ + ":\t",
r = range(n/10)
t1 = time.clock()
for i in r:
f(*args); f(*args); f(*args); f(*args); f(*args); f(*args); f(*args); f(*args); f(*args); f(*args)
t2 = time.clock()
timing = round(t2-t1, 3)
if show: print timing
return timing
#Class
class values(object):
def __init__(self, a, b, c="", d=""):
self.a = a
self.b = b
self.c = c
self.d = d
def test_plus(a, b):
return a + "-" + b
def test_percent(a, b):
return "%s-%s" % (a, b)
def test_join(a, b):
return ''.join([a, '-', b])
def test_format(a, b):
return "{}-{}".format(a, b)
def test_formatC(val):
return "{0.a}-{0.b}".format(val)
def test_plus_long(a, b, c, d):
return a + "-" + b + "-" + c + "-" + d
def test_percent_long(a, b, c, d):
return "%s-%s-%s-%s" % (a, b, c, d)
def test_join_long(a, b, c, d):
return ''.join([a, '-', b, '-', c, '-', d])
def test_format_long(a, b, c, d):
return "{0}-{1}-{2}-{3}".format(a, b, c, d)
def test_formatC_long(val):
return "{0.a}-{0.b}-{0.c}-{0.d}".format(val)
def test_plus_long2(a, b, c, d):
return a + "-" + b + "-" + c + "-" + d + "-" + a + "-" + b + "-" + c + "-" + d
def test_percent_long2(a, b, c, d):
return "%s-%s-%s-%s-%s-%s-%s-%s" % (a, b, c, d, a, b, c, d)
def test_join_long2(a, b, c, d):
return ''.join([a, '-', b, '-', c, '-', d, '-', a, '-', b, '-', c, '-', d])
def test_format_long2(a, b, c, d):
return "{0}-{1}-{2}-{3}-{0}-{1}-{2}-{3}".format(a, b, c, d)
def test_formatC_long2(val):
return "{0.a}-{0.b}-{0.c}-{0.d}-{0.a}-{0.b}-{0.c}-{0.d}".format(val)
def test_plus_superlong(lst):
string = ""
for i in lst:
string += str(i)
return string
def test_join_superlong(lst):
return "".join([str(i) for i in lst])
def mean(numbers):
return float(sum(numbers))/max(len(numbers), 1)
nb_times = int(1e6)
n = xrange(5)
lst_numbers = xrange(1000)
from collections import defaultdict
metrics = defaultdict(list)
list_functions = [
test_plus, test_percent, test_join, test_format, test_formatC,
test_plus_long, test_percent_long, test_join_long, test_format_long, test_formatC_long,
test_plus_long2, test_percent_long2, test_join_long2, test_format_long2, test_formatC_long2,
# test_plus_superlong, test_join_superlong,
]
val = values("123", "456", "789", "0ab")
for i in n:
for f in list_functions:
print ".",
name = f.__name__
if "formatC" in name:
t = timing(f, nb_times, False, val)
elif '_long' in name:
t = timing(f, nb_times, False, "123", "456", "789", "0ab")
elif '_superlong' in name:
t = timing(f, nb_times, False, lst_numbers)
else:
t = timing(f, nb_times, False, "123", "456")
metrics[name].append(t)
#Get Average
print "\n===AVERAGE OF TIMINGS==="
for f in list_functions:
name = f.__name__
timings = metrics[name]
print "{:>20}:\t{:0.5f}".format(name, mean(timings))
使用'timeit'代替你的自定義函數，可能第一次執行速度慢，但後續函數執行速度更快，但實際上你只能調用一次函數。 https://docs.python.org/2/library/timeit.html –
正如@MaximilianPeters所說，你應該使用'timeit'來獲得值得信賴的結果 –
謝謝你們。我檢查了'timeit'，但我應該一直很高，因爲我相信它只支持Python 3.x，我主要使用2.7。 –