如何在Python 中高效地將一個字串附加到另一個字串

在Python 中，使用' ' 運算子連接字串是一項常見任務。雖然下面的程式碼很簡單：

var1 = "foo"
var2 = "bar"
var3 = var1   var2

它提出了關於效率的問題，特別是對於大字串或重複連接。

就地字串擴展

幸運的是，CPython實施了優化以提高字串連接的效率。當僅存在對字串的單一引用並且將另一個字串附加到該字串時，CPython 會嘗試就地擴展原始字串。這種最佳化使得操作分攤為 O(n)。

例如，以下程式碼曾經是 O(n^2):

s = ""
for i in range(n):
    s  = str(i)

然而，透過最佳化，它現在運行時間為 O(n)。

Python 實作細節

這裡有一個摘錄自說明優化的 Python C 原始碼：

int
_PyBytes_Resize(PyObject **pv, Py_ssize_t newsize)
{
    /* ... */
    *pv = (PyObject *)
        PyObject_REALLOC((char *)v, PyBytesObject_SIZE   newsize);
    if (*pv == NULL) {
        PyObject_Del(v);
        PyErr_NoMemory();
        return -1;
    }
    _Py_NewReference(*pv);
    sv = (PyBytesObject *) *pv;
    Py_SIZE(sv) = newsize;
    sv->ob_sval[newsize] = '\0';
    sv->ob_shash = -1;          /* invalidate cached hash value */
    return 0;
}

此函數允許調整字串物件的大小，但前提是只有一個對該字串物件的引用。字串的大小發生變化，同時保留原始記憶體位置。

警告

需要注意的是，這種優化不是 Python 規範的一部分。它僅在 CPython 解釋器中實作。其他 Python 實現，例如 PyPy 或 Jython，可能會表現出不同的效能特徵。

實證測試

根據經驗，優化在以下程式碼的效能中很明顯：

import timeit

s = ""
for i in range(10):
    s  = 'a'

# Time the concatenation of 10 'a' characters
t1 = timeit.timeit(stmt="""s = ""
for i in range(10):
    s  = 'a'""", globals=globals(), number=1000000)

# Time the concatenation of 100 'a' characters
t2 = timeit.timeit(stmt="""s = ""
for i in range(100):
    s  = 'a'""", globals=globals(), number=100000)

# Time the concatenation of 1000 'a' characters
t3 = timeit.timeit(stmt="""s = ""
for i in range(1000):
    s  = 'a'""", globals=globals(), number=10000)

print("10 'a':", t1)
print("100 'a':", t2)
print("1000 'a':", t3)

結果顯示，隨著連接數量的增加，執行時間顯著增加，表明該優化不適用於較大的字串。

結論

雖然Python的就地字串擴展優化在某些場景下極大地提高了字串拼接的效率，但它了解此實現的局限性至關重要。對於大型字串或當記憶體管理考慮至關重要時，可能需要字串操作的替代方法才能實現最佳效能。