通过使列表等于一个切片或使用 del 来截断列表是否更快？

Question

假设我有一个 list TruncList，其中的元素数量大于 n。如果我想从该列表的末尾删除 n 元素， 将列表重新定义为自身的一部分 保留所需元素是否更快，如 TruncList = TruncList[:-n]，或从列表中删除不需要的元素，如del TruncList[-n:]?

如果我从 TruncList 中删除 first n 元素，答案是否会改变，如 TruncList = TruncList[n:] 与 del TruncList[:n]?

除了速度之外，这些方法中的一种是否比另一种更符合 Pythonic？

我认为重新定义方法可能会更慢，因为它遍历 TruncList 然后重新分配它，而 del 会在适当的位置截断列表，但我不确定是否这些都是这样。

我还认为 del 是更好的路线，因为它似乎是该功能的自然用法。

Answer 1

所以我自己使用 timeit 和这些样本进行了测试：

  ## Make a list of 500 elements and then remove the first 80...
def slice_front():
    "Make the list equal to all but the first eighty elements."
    trunc = 80
    TruncList = range(500)
    TruncList = TruncList[trunc:]

def del_front():
    "Use del to remove the first eighty elements."
    trunc = 80
    TruncList = range(500)
    del TruncList[:trunc]


  ## Make a list of 500 elements and then remove the last 80...
def slice_end():
    "Make the list equal to all but the last eighty elements."
    trunc = 80
    TruncList = range(500)
    TruncList = TruncList[:-trunc]

def del_end():
    "Delete the last eighty elements from the list using del."
    trunc = 80
    TruncList = range(500)
    del TruncList[-trunc:]

...并得到这些结果：

>>> timeit.timeit(slice_front, number = 66666)
1.3381525804258112
>>> timeit.timeit(del_front, number = 66666)
1.0384902281466895
>>> timeit.timeit(slice_end, number = 66666)
1.3457694381917094
>>> timeit.timeit(del_end, number = 66666)
1.026411701603827

看起来 del 更快，而且差距很大。

编辑

如果我运行相同的样本，但用 trunc = 2 代替，结果如下：

>>> timeit.timeit(slice_front, number = 66666)
1.3947686585537422
>>> timeit.timeit(del_front, number = 66666)
1.0224893312699308
>>> timeit.timeit(slice_end, number = 66666)
1.4089230444569498
>>> timeit.timeit(del_end, number = 66666)
1.042288032264116

del 还是更快。

这是一个几乎所有列表元素都被删除的测试：trunc = 80 和 TruncList = range(81)...

>>> timeit.timeit(slice_front, number = 66666)
0.25171681555993247
>>> timeit.timeit(del_front, number = 66666)
0.2696609454136185
>>> timeit.timeit(slice_end, number = 66666)
0.2635454769274057
>>> timeit.timeit(del_end, number = 66666)
0.294670910710936

在这种情况下，del比重新定义方法要慢一些。

Answer 2

这完全取决于您删除了多少元素。

在 CPython 中，list 类型使用动态过度分配策略来避免必须过于频繁地调整底层 C 数组的大小。有一个 array 来保存元素，它始终保持稍微太大。

删除然后（使用del TruncList[-n:]）可能是一个几乎免费的操作，前提是n足够小。事实上，在调整大小发生之前，您最多可以安全地删除过度分配数组大小的一半。调整大小需要将所有现有引用复制到新数组。

使用切片总是创建新的列表对象，需要分配内存并复制所涉及的元素。这比重新分配数据稍微多一些工作。

因此，在不测量时间性能（使用 timeit）的情况下，我希望 del 选项比切片更快；在 n < len(TruncList) // 2 （小于长度的一半）的情况下，在许多情况下你甚至不会导致调整大小，即使你这样做了，需要做的工作也略少，因为只需要重新创建内部数组.

当您从前面删除项目时，您将始终必须重新创建内部数组。那时差异不会很明显，但是创建切片仍然会导致分配一个全新的对象。

通过使列表等于一个切片或使用 del 来截断列表是否更快？

Is it faster to truncate a list by making it equal to a slice, or by using del?

python

list

optimization

slice

micro-optimization