在Python中连接string的首选方法是什么？
由于Python的string不能改变，我想知道如何更有效地连接string？
我可以这样写：
s += stringfromelsewhere
或者像这样：
s = [] s.append(somestring) later s = ''.join(s)
在写这个问题的时候，我发现了一篇关于这个话题的好文章。
http://www.skymind.com/~ocrow/python_string/
但它是Python 2.x.所以这个问题会在Python 3中做一些改变吗？
将string附加到stringvariables的最佳方法是使用+或+= 。 这是因为它的可读性和快速性。 他们也是一样快，你select哪一个是品味的问题，后者是最常见的。 以下是timeit模块的计时：
a = a + b: 0.11338996887207031 a += b: 0.11040496826171875
但是，那些build议拥有列表并追加到列表中，然后join这些列表的人，是这样做的，因为与扩展string相比，将string附加到列表大概是非常快的。 在某些情况下，这可能是事实。 在这里，例如，一个string的一百万个附加，首先是一个string，然后是一个列表：
a += b: 0.10780501365661621 a.append(b): 0.1123361587524414
好的，即使结果string是一百万个字符长，追加仍然更快。
现在让我们尝试追加千string十万次：
a += b: 0.41823482513427734 a.append(b): 0.010656118392944336
结束string，因此，最终大约100MB长。 这很慢，附加到列表要快得多。 那个时机不包括最后的a.join() 。 那要多久呢？
a.join(a): 0.43739795684814453
Oups。 即使在这种情况下，append / join也变慢。
那么这个build议是从哪里来的？ Python 2？
a += b: 0.165287017822 a.append(b): 0.0132720470428 a.join(a): 0.114929914474
那么，如果你使用的是非常长的string（通常不是，那么你会得到一个内存为100MB的string？
但真正的重头戏是Python 2.3。 在哪里我不会告诉你时机，因为它太慢了，还没有完成。 这些testing突然花费几分钟 。 除了追加/join之外，这与后来的python一样快。
对。 Python的string连接在石器时代非常缓慢。 但在2.4上已经不是了（至lessPython 2.4.7），所以使用append / join的build议在2008年变得过时了，当时Python 2.3停止了更新，你应该停止使用它。 🙂
（更新：当我更仔细地进行testing时发现，在Python 2.3中，对于两个string使用+和+=会更快。使用''.join()的build议必须是一个误解）
但是，这是CPython。 其他的实现可能有其他的关注。 这就是为什么过早优化是万恶之源的又一个原因。 除非你先测量它，否则不要使用“更快”的技术。
因此，做“string连接”的“最佳”版本是使用+或+ = 。 如果这对你来说太慢了，这是不太可能的，那么做别的事情。
那么为什么我在代码中使用了很多append / join？ 因为有时它更清晰。 特别是当你应该连接在一起的时候，应该用空格或逗号或换行符分开。
如果你连接了很多值，那么两者都不是。 追加名单是昂贵的。 你可以使用StringIO。 特别是如果你是通过很多操作来构build它的话。
from cStringIO import StringIO # python3: from io import StringIO buf = StringIO() buf.write('foo') buf.write('foo') buf.write('foo') buf.getvalue() # 'foofoofoo'
如果你已经有一个完整的列表从其他操作返回给你，那么只需使用''.join(aList)
从python常见问题解答： 什么是连接多个string最有效的方法？
str和bytes对象是不可变的，因此将许多string连接在一起是无效的，因为每个连接都会创build一个新的对象。 在一般情况下，总运行时间成本是总string长度的二次方。
为了积累许多str对象，推荐的习惯用法是把它们放到一个列表中，并在最后调用str.join（）：
chunks = [] for s in my_strings: chunks.append(s) result = ''.join(chunks)（另一个合理有效的习惯用法是使用io.StringIO）
为了积累许多字节对象，推荐的习惯用法是使用in-place级联（+ =运算符）来扩展一个bytearray对象：
result = bytearray() for b in my_bytes_objects: result += b
编辑：我很愚蠢，结果往后粘贴，看起来像附加到列表比cStringIO快。 我还添加了对bytearray / str concat的testing，以及使用较大string的较大列表进行的第二轮testing。 （python 2.7.3）
ipythontesting大string列表的例子
try: from cStringIO import StringIO except: from io import StringIO source = ['foo']*1000 %%timeit buf = StringIO() for i in source: buf.write(i) final = buf.getvalue() # 1000 loops, best of 3: 1.27 ms per loop %%timeit out = [] for i in source: out.append(i) final = ''.join(out) # 1000 loops, best of 3: 9.89 ms per loop %%timeit out = bytearray() for i in source: out += i # 10000 loops, best of 3: 98.5 µs per loop %%timeit out = "" for i in source: out += i # 10000 loops, best of 3: 161 µs per loop ## Repeat the tests with a larger list, containing ## strings that are bigger than the small string caching ## done by the Python source = ['foo']*1000 # cStringIO # 10 loops, best of 3: 19.2 ms per loop # list append and join # 100 loops, best of 3: 144 ms per loop # bytearray() += # 100 loops, best of 3: 3.8 ms per loop # str() += # 100 loops, best of 3: 5.11 ms per loop
推荐的方法仍然是使用追加和连接。
如果要连接的string是文字，请使用string连接
re.compile( "[A-Za-z_]" # letter or underscore "[A-Za-z0-9_]*" # letter, digit or underscore )
如果您想要对部分string进行注释（如上所述），或者想要将原始string或三重引号用于部分字面而不是全部，则这非常有用。
由于这发生在语法层，它使用零连接运算符。
虽然有些过时，但像Pythonista一样代码：习惯Python推荐在本节中通过+ join() 。 就像PythonSpeedPerformanceTips在string连接部分一样，有以下免责声明：
关于Python的更高版本，本节的准确性有争议。 在CPython 2.5中，string连接速度相当快，但这可能不适用于其他Python实现。 请参阅ConcatenationTestCode进行讨论。
使用“+”string连接是稳定性和交叉实现方面的串联方法，因为它不支持所有的值。 PEP8标准不鼓励这种做法，鼓励使用format（），join（）和append（）来长期使用。
你也可以使用这个（更高效）。 （ https://softwareengineering.stackexchange.com/questions/304445/why-is-s-better-than-for-concatenation ）
s += "%s" %(stringfromelsewhere)
你写这个函数
def str_join(*args): return ''.join(map(str, args))
那么你可以随便拨打电话
str_join('Pine') # Returns : Pine str_join('Pine', 'apple') # Returns : Pineapple str_join('Pine', 'apple', 3) # Returns : Pineapple3
