(tl；dr：對您的問題的確切答案是numpy.empty或numpy.empty_like，但是您可能不在乎，可以使用myList = [None]*10000。)

簡單方法

您可以將列表初始化為所有相同的元素。使用一個非數字值(如果以后使用它會給出一個錯誤，這是一件好事)或類似于0(不尋常)的東西是否在語義上有意義？如果您正在編寫稀疏矩陣或“默認”值應為0且不擔心錯誤，則可能有用)取決于您：>>> [None for _ in range(10)]

[None, None, None, None, None, None, None, None, None, None]

(這里_只是一個變量名，您可以使用i。)

您也可以這樣做：>>> [None]*10

[None, None, None, None, None, None, None, None, None, None]

你可能不需要優化這個。還可以在每次需要時追加到數組中：>>> x = []

>>> for i in range(10):

>>> x.append(i)

簡單方法的性能比較

哪個最好？>>> def initAndWrite_test():

... x = [None]*10000

... for i in range(10000):

... x[i] = i

...

>>> def initAndWrite2_test():

... x = [None for _ in range(10000)]

... for i in range(10000):

... x[i] = i

...

>>> def appendWrite_test():

... x = []

... for i in range(10000):

... x.append(i)

在python2.7中的結果：>>> import timeit

>>> for f in [initAndWrite_test, initAndWrite2_test, appendWrite_test]:

... print('{} takes {} usec/loop'.format(f.__name__, timeit.timeit(f, number=1000)*1000))

...

initAndWrite_test takes 714.596033096 usec/loop

initAndWrite2_test takes 981.526136398 usec/loop

appendWrite_test takes 908.597946167 usec/loop

python 3.2中的結果：initAndWrite_test takes 641.3581371307373 usec/loop

initAndWrite2_test takes 1033.6499214172363 usec/loop

appendWrite_test takes 895.9040641784668 usec/loop

如我們所見，在python2和python3中使用習慣用法[None]*10000可能更好。然而，如果一個人正在做比賦值更復雜的事情(比如生成或處理列表中的每個元素都很復雜的事情)，那么開銷將成為毫無意義的成本的一小部分。也就是說，如果您對列表中的元素做了任何合理的處理，那么這樣的優化還為時過早。

未初始化內存

這些都是無效的，因為它們通過內存，在過程中寫東西。在C語言中，這是不同的：未初始化的數組充滿了隨機垃圾內存(附帶說明：它已經從系統中重新分配，當您分配或未能鎖定和/或在關閉程序時未能刪除內存時，它可以是security risk)。這是一個為加速而設計的選擇：C語言的制作者認為最好不要自動初始化內存，這是正確的選擇。

這不是漸進加速(因為它是O(N))，但例如，在覆蓋實際關心的內容之前，您不需要首先初始化整個內存塊。如果可能的話，這相當于(偽代碼)x = list(size=10000)。

如果您想在python中使用類似的東西，可以使用numpy數值矩陣/N維數組操作包。具體來說，^{}或^{}

這才是你問題的真正答案。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python列表有固定大小吗_如何在python中创建固定大小的列表？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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