字节码级别上的唯一区别是.extend方式涉及到一个函数调用，在Python中这比INPLACE_ADD方法稍微昂贵一些。

这真的没什么好担心的，除非你做了几十亿次这个操作。然而，瓶颈很可能存在于其他地方。

对于非局部变量(对于函数来说不是局部变量，也不是全局变量)不能使用+=

def main():
    l = [1, 2, 3]

    def foo():
        l.extend([4])

    def boo():
        l += [5]

    foo()
    print l
    boo()  # this will fail

main()

这是因为对于扩展情况编译器将使用LOAD_DEREF指令加载变量l，但对于+=它将使用LOAD_FAST -并且你得到*UnboundLocalError:局部变量'l'在赋值之前引用*

你可以链式调用函数，但你不能直接+=函数调用:

class A:
    def __init__(self):
        self.listFoo = [1, 2]
        self.listBar = [3, 4]

    def get_list(self, which):
        if which == "Foo":
            return self.listFoo
        return self.listBar

a = A()
other_list = [5, 6]

a.get_list("Foo").extend(other_list)
a.get_list("Foo") += other_list  #SyntaxError: can't assign to function call

我想说，有一些不同，当它与numpy(我刚刚看到的问题是关于连接两个列表，而不是numpy数组，但由于它可能是初学者的问题，如我，我希望这可以帮助谁寻求这篇文章的解决方案)，对于ex。

import numpy as np
a = np.zeros((4,4,4))
b = []
b += a

它将返回错误

ValueError:操作数不能与形状(0，)(4,4,4)一起广播

B.extend (a)工作完美

来自CPython 3.5.2源代码: 差别不大。

static PyObject *
list_inplace_concat(PyListObject *self, PyObject *other)
{
    PyObject *result;

    result = listextend(self, other);
    if (result == NULL)
        return result;
    Py_DECREF(result);
    Py_INCREF(self);
    return (PyObject *)self;
}

根据Python进行数据分析。

注意，通过加法连接列表是一个相对昂贵的操作，因为必须创建一个新的列表并复制对象。使用extend将元素附加到现有列表，特别是如果您正在构建一个大型列表，通常是更可取的。” 因此,

everything = []
for chunk in list_of_lists:
    everything.extend(chunk)

比连接替代更快:

everything = []
for chunk in list_of_lists:
    everything = everything + chunk

列表上的.extend()方法适用于任何可迭代对象*，+=适用于某些可迭代对象，但可能会变得古怪。

import numpy as np

l = [2, 3, 4]
t = (5, 6, 7)
l += t
l
[2, 3, 4, 5, 6, 7]

l = [2, 3, 4]
t = np.array((5, 6, 7))
l += t
l
array([ 7,  9, 11])

l = [2, 3, 4]
t = np.array((5, 6, 7))
l.extend(t)
l
[2, 3, 4, 5, 6, 7]

Python 3.6 *非常确定.extend()适用于任何可迭代对象，但如果我不正确，请评论

修改:"extend()"改为"列表上的.extend()方法" 注:David M. Helmuth的评论很清晰。

实际上，ADD、INPLACE_ADD和extend这三个选项是有区别的。前者总是比较慢，而其他两种大致相同。

有了这些信息，我宁愿使用extend，它比ADD快，而且在我看来，它比INPLACE_ADD更能清楚地说明您在做什么。

试几次下面的代码(适用于Python 3):

import time

def test():
    x = list(range(10000000))
    y = list(range(10000000))
    z = list(range(10000000))

    # INPLACE_ADD
    t0 = time.process_time()
    z += x
    t_inplace_add = time.process_time() - t0

    # ADD
    t0 = time.process_time()
    w = x + y
    t_add = time.process_time() - t0

    # Extend
    t0 = time.process_time()
    x.extend(y)
    t_extend = time.process_time() - t0

    print('ADD {} s'.format(t_add))
    print('INPLACE_ADD {} s'.format(t_inplace_add))
    print('extend {} s'.format(t_extend))
    print()

for i in range(10):
    test()

ADD 0.3540440000000018 s
INPLACE_ADD 0.10896000000000328 s
extend 0.08370399999999734 s

ADD 0.2024550000000005 s
INPLACE_ADD 0.0972940000000051 s
extend 0.09610200000000191 s

ADD 0.1680199999999985 s
INPLACE_ADD 0.08162199999999586 s
extend 0.0815160000000077 s

ADD 0.16708400000000267 s
INPLACE_ADD 0.0797719999999913 s
extend 0.0801490000000058 s

ADD 0.1681250000000034 s
INPLACE_ADD 0.08324399999999343 s
extend 0.08062700000000689 s

ADD 0.1707760000000036 s
INPLACE_ADD 0.08071900000000198 s
extend 0.09226200000000517 s

ADD 0.1668420000000026 s
INPLACE_ADD 0.08047300000001201 s
extend 0.0848089999999928 s

ADD 0.16659500000000094 s
INPLACE_ADD 0.08019399999999166 s
extend 0.07981599999999389 s

ADD 0.1710910000000041 s
INPLACE_ADD 0.0783479999999912 s
extend 0.07987599999999873 s

ADD 0.16435900000000458 s
INPLACE_ADD 0.08131200000001115 s
extend 0.0818660000000051 s

我查了官方的Python教程，但找不到任何关于这个主题的东西

这个信息恰好隐藏在编程FAQ中:

．.． 对于列表，__iadd__[即+=]等价于在列表上调用extend并返回列表。这就是为什么我们说对于列表，+=是list.extend的“简写”

你也可以在CPython源代码中看到这一点:https://github.com/python/cpython/blob/v3.8.2/Objects/listobject.c#L1000-L1011

当列表在元组中时，只能使用.extend()

这是可行的

t = ([],[])
t[0].extend([1,2])

而这个不会

t = ([],[])
t[0] += [1,2]

原因是+=生成了一个新对象。如果你看一下长版本:

t[0] = t[0] + [1,2]

你可以看到这会改变元组中的对象，这是不可能的。使用.extend()修改元组中的对象，这是允许的。

ary += ext创建一个新的List对象，然后将列表“ary”和“ext”中的数据复制到其中。

ary.extend(ext)只是将对“ext”列表的引用添加到“ary”列表的末尾，从而减少内存事务。

因此，.extend的工作速度快了几个数量级，并且不使用被扩展的列表和被扩展的列表之外的任何额外内存。

╰─➤ time ./list_plus.py
./list_plus.py  36.03s user 6.39s system 99% cpu 42.558 total
╰─➤ time ./list_extend.py
./list_extend.py  0.03s user 0.01s system 92% cpu 0.040 total

第一个脚本也使用了超过200MB的内存，而第二个脚本只使用了一个“裸”python3进程的内存。

话虽如此，原地添加似乎与.extend做的事情是一样的。