你也可以这样写:

[e] * n

你应该注意到，如果e是一个空列表，你会得到一个包含n个对相同列表的引用的列表，而不是n个独立的空列表。

性能测试

乍一看，repeat似乎是创建包含n个相同元素的列表的最快方法:

>>> timeit.timeit('itertools.repeat(0, 10)', 'import itertools', number = 1000000)
0.37095273281943264
>>> timeit.timeit('[0] * 10', 'import itertools', number = 1000000)
0.5577236771712819

但是等等——这不是一个公平的测试……

>>> itertools.repeat(0, 10)
repeat(0, 10)  # Not a list!!!

itertools函数。Repeat实际上并没有创建列表，它只是创建了一个对象，如果您愿意，可以使用该对象创建列表!让我们再试一次，但是转换为一个列表:

>>> timeit.timeit('list(itertools.repeat(0, 10))', 'import itertools', number = 1000000)
1.7508119747063233

所以如果你想要一个列表，使用[e] * n。如果你想要惰性生成元素，使用repeat。

你也可以这样写:

[e] * n

你应该注意到，如果e是一个空列表，你会得到一个包含n个对相同列表的引用的列表，而不是n个独立的空列表。

性能测试

乍一看，repeat似乎是创建包含n个相同元素的列表的最快方法:

>>> timeit.timeit('itertools.repeat(0, 10)', 'import itertools', number = 1000000)
0.37095273281943264
>>> timeit.timeit('[0] * 10', 'import itertools', number = 1000000)
0.5577236771712819

但是等等——这不是一个公平的测试……

>>> itertools.repeat(0, 10)
repeat(0, 10)  # Not a list!!!

itertools函数。Repeat实际上并没有创建列表，它只是创建了一个对象，如果您愿意，可以使用该对象创建列表!让我们再试一次，但是转换为一个列表:

>>> timeit.timeit('list(itertools.repeat(0, 10))', 'import itertools', number = 1000000)
1.7508119747063233

所以如果你想要一个列表，使用[e] * n。如果你想要惰性生成元素，使用repeat。

[e] * n

应该工作

>>> [5] * 4
[5, 5, 5, 5]

当重复的项目是一个列表时要小心。列表将不会被克隆:所有元素将引用同一个列表!

>>> x=[5]
>>> y=[x] * 4
>>> y
[[5], [5], [5], [5]]
>>> y[0][0] = 6
>>> y
[[6], [6], [6], [6]]

Itertools有一个函数:

import itertools
it = itertools.repeat(e,n)

当然，itertools提供的是迭代器而不是列表。[e] * n给你一个列表，但是，根据你对这些序列做什么，itertools变体可以更有效。

如果你在寻找

[1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3]

如果没有numpy，可以使用内置的itertools模块

from itertools import chain
list(chain.from_iterable(zip(*[[1,2,3]]*3)))

使用简单的列表推导式(甚至没有itertools)

[e for x in zip(*[[1,2,3]]*3) for e in x]