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。

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*

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

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