有一道Python面试题， 以下代码有什么局限性，要如何修改
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def strTest(num): s = 'Hello' for i in range(num): s += 'x' return s |
上面的代码其实可以看出：由于变量str是不变对象，每次遍历，Python都会生成新的str对象来存储新的字符串，所以num越大，创建的str对象就越多，内存消耗约大，速度越慢，性能越差。 如果要改变上面的问题，可以变字符串拼接为join联合的方式，代码如下:
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def strTest2(num): s = 'Hello' l = list(s) for i in range(num): l.append('x') return ''.join(l) |
下面两种不同处理方式，运行速度的比较:
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>>> 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# 运行10万级别数据，运行速度比对>>> timeit("strTest1(100000)", setup="from __main__ import strTest1", number=1)0.016680980406363233>>> timeit("strTest2(100000)", setup="from __main__ import strTest2", number=1)0.009688869110618725# 运行100万级别数据，运行速度比对>>> timeit("strTest1(1000000)", setup="from __main__ import strTest1", number=1)0.14558920607187195>>> timeit("strTest2(1000000)", setup="from __main__ import strTest2", number=1)0.1335057276853462# 运行1000万级别数据，运行速度比对>>> timeit("strTest1(10000000)", setup="from __main__ import strTest1", number=1)5.9497953107860475>>> timeit("strTest2(10000000)", setup="from __main__ import strTest2", number=1)1.3268972136649921# 运行2000万级别数据，运行速度比对>>> timeit("strTest1(20000000)", setup="from __main__ import strTest1", number=1)21.661270140499056>>> timeit("strTest2(20000000)", setup="from __main__ import strTest2", number=1)2.6981786518920217# 运行3000万级别数据，运行速度比对>>> timeit("strTest1(30000000)", setup="from __main__ import strTest1", number=1)49.858089123966295>>> timeit("strTest2(30000000)", setup="from __main__ import strTest2", number=1)4.285787770209481# 运行4000万级别数据，运行速度比对>>> timeit("strTest1(40000000)", setup="from __main__ import strTest1", number=1)86.67876273457563>>> timeit("strTest2(40000000)", setup="from __main__ import strTest2", number=1)5.328653452047092# 运行5000万级别数据，运行速度比对>>> timeit("strTest1(50000000)", setup="from __main__ import strTest1", number=1)130.59138063819023>>> timeit("strTest2(50000000)", setup="from __main__ import strTest2", number=1)6.8375931077291625# 运行6000万级别数据，运行速度比对>>> timeit("strTest1(60000000)", setup="from __main__ import strTest1", number=1)188.28227241975003>>> timeit("strTest2(60000000)", setup="from __main__ import strTest2", number=1)8.080144489401846# 运行7000万级别数据，运行速度比对>>> timeit("strTest1(70000000)", setup="from __main__ import strTest1", number=1)256.54383904350277>>> timeit("strTest2(70000000)", setup="from __main__ import strTest2", number=1)9.387400816458012# 运行8000万级别数据，运行速度比对>>> timeit("strTest1(80000000)", setup="from __main__ import strTest1", number=1)333.7185806572388>>> timeit("strTest2(80000000)", setup="from __main__ import strTest2", number=1)10.946627677462857 |
从上面的比对数据可以看出，当数据比较小的时候，两者差别不大，当数据越大，两者性能差距就越大。从而可以看出，字符串拼接的方式一旦碰到大数据处理的时候，性能是非常慢的。
总结
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