Python：更好地理解迭代器和'join（）`

join（）

函数接受一个iterable作为参数。然而，我想知道为什么会有：

text = 'asdfqwer'

这：

明显快于：

''.join(c for c in text)

长字符串（即

text*10000000

）也会出现同样的情况

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通过观察两个长字符串执行的内存占用情况，我认为它们都在内存中创建了一个且只有一个字符列表，然后将它们连接到一个字符串中。因此，我猜测，区别可能只在于

join（）

如何从生成器中创建此列表，以及Python解释器在看到

[c for c in text]

时如何执行相同的操作。但是，同样，我只是猜测，所以我希望有人确认/否认我的猜测。

join方法读取其输入两次；一次确定为结果字符串对象分配多少内存，然后再次执行实际连接。传递一个列表比传递一个生成器对象要快，它需要复制一个生成器对象，以便可以在上面迭代两次

列表理解不仅仅是包装在列表中的生成器对象，因此从外部构造列表比从生成器对象创建列表更快。生成器对象针对内存效率而不是速度进行了优化

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当然，字符串已经是iterable对象，所以您可以只编写

'.join（text）

。（同样，这也不如从字符串显式创建列表快。）

@AvinashRaj:您在哪里看到元组？@Matthias ya，被错误地称为元组而不是生成器。您可能指的是：有趣的是，在我的系统中，列表也比直接迭代字符串更快：

“”。join（text）

自己看看：

python-m timeit'text=“asdfqwer”*10000000；“.join（[c代表文本中的c]）”

（也不包括

[]

）。我通过列表获得

2.04秒/循环

，通过生成器获得

2.9秒/循环

。@DanielDarabos“它需要制作一个副本”-通过将其消耗到列表中！在这里复制我的问题注释，因为你在回答中提到了它：有趣的是，在我的系统上，

timeit

显示列表也比直接字符串迭代快。@Two-bitalchest，这是因为只有特殊情况列表和元组-其他一切（包括字符串）额外处理一次。生成器对象速度较慢。它们针对内存使用而不是迭代速度进行了优化。从现有生成器创建列表比使用列表生成器生成列表花费更多的时间。（尽管在语法上有相似之处，但列表理解不仅仅是一个包装在列表中的生成器对象。）@Andrey这不是一个很好的测试，因为您使用的是一个简短的循环函数，我们讨论的是一个必须重新处理生成器（因此必须复制）的函数。此外，在您的测试中，生成器仍然稍微慢一些（虽然不是很明显）。

''.join(c for c in text)