Was ist die idiomatische Syntax für das Voranstellen einer kurzen Python-Liste?

list.append()ist die naheliegende Wahl, um am Ende einer Liste hinzuzufügen. Hier ist eine vernünftige Erklärung für das Fehlen list.prepend(). Angenommen, meine Liste ist kurz und Leistungsbedenken sind vernachlässigbar

list.insert(0, x)

oder

list[0:0] = [x]

idiomatisch?

Die s.insert(0, x)Form ist die häufigste.

Wann immer Sie es sehen, ist es möglicherweise an der Zeit, eine collection.deque anstelle einer Liste zu verwenden.

Wenn Sie den funktionalen Weg gehen können, ist das Folgende ziemlich klar

new_list = [x] + your_list

Natürlich haben eingefügt Sie nicht xin your_list, sondern haben Sie eine neue Liste erstellt mit xihm preprended.

Was ist die idiomatische Syntax für das Voranstellen einer kurzen Python-Liste?

Normalerweise möchten Sie einer Liste in Python nicht wiederholt voranstellen.

Wenn es kurz ist und du es nicht viel machst ... dann ok.

list.insert

Das list.insertkann auf diese Weise verwendet werden.

list.insert(0, x)

Dies ist jedoch ineffizient, da in Python a listein Array von Zeigern ist und Python nun jeden Zeiger in der Liste um eins nach unten verschieben muss, um den Zeiger auf Ihr Objekt im ersten Slot einzufügen. Dies ist also wirklich nur effizient für eher kurze Listen, wie Sie fragen.

Hier ist ein Ausschnitt aus der CPython-Quelle, in der dies implementiert ist. Wie Sie sehen können, beginnen wir am Ende des Arrays und verschieben bei jeder Einfügung alles um eins nach unten:

for (i = n; --i >= where; )
    items[i+1] = items[i];

Wenn Sie einen Container / eine Liste wünschen, mit dem Elemente effizient vorangestellt werden können, möchten Sie eine verknüpfte Liste. Python hat eine doppelt verknüpfte Liste, die am Anfang und am Ende schnell eingefügt werden kann - sie heißt a deque.

deque.appendleft

A collections.dequehat viele Methoden einer Liste. list.sortist eine Ausnahme, die dequeLiskov definitiv nicht vollständig ersetzbar macht list.

>>> set(dir(list)) - set(dir(deque))
{'sort'}

Das dequehat auch eine appendleftMethode (sowie popleft). Es dequehandelt sich um eine Warteschlange mit zwei Enden und eine doppelt verknüpfte Liste - unabhängig von der Länge dauert es immer genauso lange, bis etwas angezeigt wird. In der großen O-Notation ist O (1) gegen die O (n) -Zeit für Listen. Hier ist die Verwendung:

>>> import collections
>>> d = collections.deque('1234')
>>> d
deque(['1', '2', '3', '4'])
>>> d.appendleft('0')
>>> d
deque(['0', '1', '2', '3', '4'])

deque.extendleft

Ebenfalls relevant ist die extendleftMethode der Deque , die iterativ Folgendes vorstellt:

>>> from collections import deque
>>> d2 = deque('def')
>>> d2.extendleft('cba')
>>> d2
deque(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'])

Beachten Sie, dass jedem Element ein einzelnes vorangestellt wird, wodurch die Reihenfolge effektiv umgekehrt wird.

Leistung von listversusdeque

Zuerst richten wir mit einem iterativen Voranstellen ein:

import timeit
from collections import deque

def list_insert_0():
    l = []
    for i in range(20):
        l.insert(0, i)

def list_slice_insert():
    l = []
    for i in range(20):
        l[:0] = [i]      # semantically same as list.insert(0, i)

def list_add():
    l = []
    for i in range(20):
        l = [i] + l      # caveat: new list each time

def deque_appendleft():
    d = deque()
    for i in range(20):
        d.appendleft(i)  # semantically same as list.insert(0, i)

def deque_extendleft():
    d = deque()
    d.extendleft(range(20)) # semantically same as deque_appendleft above

und Leistung:

>>> min(timeit.repeat(list_insert_0))
2.8267281929729506
>>> min(timeit.repeat(list_slice_insert))
2.5210217320127413
>>> min(timeit.repeat(list_add))
2.0641671380144544
>>> min(timeit.repeat(deque_appendleft))
1.5863927800091915
>>> min(timeit.repeat(deque_extendleft))
0.5352169770048931

Die Deque ist viel schneller. Wenn die Listen länger werden, würde ich erwarten, dass eine Deque noch besser abschneidet. Wenn Sie Deques verwenden können, extendlefterzielen Sie auf diese Weise wahrscheinlich die beste Leistung.

Wenn jemand diese Frage wie ich findet, sind hier meine Leistungstests der vorgeschlagenen Methoden:

Python 2.7.8

In [1]: %timeit ([1]*1000000).insert(0, 0)
100 loops, best of 3: 4.62 ms per loop

In [2]: %timeit ([1]*1000000)[0:0] = [0]
100 loops, best of 3: 4.55 ms per loop

In [3]: %timeit [0] + [1]*1000000
100 loops, best of 3: 8.04 ms per loop

Wie Sie sehen können, ist die insertSlice-Zuweisung fast doppelt so schnell wie das explizite Hinzufügen und weist sehr enge Ergebnisse auf. Wie Raymond Hettinger feststellte, insertist dies eine häufigere Option, und ich persönlich bevorzuge diesen Weg, um der Liste voranzukommen.