Leistungsstärkster Ansatz
Sie können das Element auch mithilfe der Slice-Indizierung in die Liste einfügen . Beispielsweise:
>>> a = [1, 2, 4]
>>> insert_at = 2 # index at which you want to insert item
>>> b = a[:] # created copy of list "a" as "b"
# skip this step if you are ok with modifying original list
>>> b[insert_at:insert_at] = [3] # insert "3" within "b"
>>> b
[1, 2, 3, 4]
Um mehrere Elemente an einem bestimmten Index zusammenzufügen , müssen Sie lediglich eines list
von mehreren Elementen verwenden, die Sie einfügen möchten. Beispielsweise:
>>> a = [1, 2, 4]
>>> insert_at = 2 # index starting from which multiple elements will be inserted
# List of elements that you want to insert together at "index_at" (above) position
>>> insert_elements = [3, 5, 6]
>>> a[insert_at:insert_at] = insert_elements
>>> a # [3, 5, 6] are inserted together in `a` starting at index "2"
[1, 2, 3, 5, 6, 4]
Alternative mit Listenverständnis (aber sehr langsam in Bezug auf die Leistung) :
Als Alternative kann erreicht werden unter Verwendung Liste Verständnis mit enumerate
zu. (Aber bitte machen Sie es nicht so. Es dient nur zur Veranschaulichung) :
>>> a = [1, 2, 4]
>>> insert_at = 2
>>> b = [y for i, x in enumerate(a) for y in ((3, x) if i == insert_at else (x, ))]
>>> b
[1, 2, 3, 4]
Leistungsvergleich aller Lösungen
Hier ist der timeit
Vergleich aller Antworten mit einer Liste von 1000 Elementen für Python 3.4.5:
Meine Antwort mit geschnittener Einfügung - Am schnellsten (3,08 usec pro Schleife)
mquadri$ python3 -m timeit -s "a = list(range(1000))" "b = a[:]; b[500:500] = [3]"
100000 loops, best of 3: 3.08 usec per loop
Die von ATOzTOA akzeptierte Antwort basiert auf der Zusammenführung von geschnittenen Listen - Zweiter (6,71 usec pro Schleife)
mquadri$ python3 -m timeit -s "a = list(range(1000))" "b = a[:500] + [3] + a[500:]"
100000 loops, best of 3: 6.71 usec per loop
Rushy Panchals Antwort mit den meisten Stimmen unter Verwendung vonlist.insert(...)
- Dritter (26,5 usec pro Schleife)
python3 -m timeit -s "a = list(range(1000))" "b = a[:]; b.insert(500, 3)"
10000 loops, best of 3: 26.5 usec per loop
Meine Antwort mit Listenverständnis undenumerate
- Viertens (sehr langsam mit 168 usec pro Schleife)
mquadri$ python3 -m timeit -s "a = list(range(1000))" "[y for i, x in enumerate(a) for y in ((3, x) if i == 500 else (x, )) ]"
10000 loops, best of 3: 168 usec per loop
b = a[:].insert(2,3)
scheint ziemlich kurz zu sein, wirkt sich nicht auf die ursprüngliche Liste aus und ist ziemlich beschreibend.