len（）函数可以用于Python中的几种不同类型——内置类型和库类型。例如：

>>> len([1, 2, 3])
3

虽然这可能不太有用，因为它作为“开箱即用”功能更有意义，但一个相当简单的方法是构建一个具有长度属性的类：

class slist(list):
    @property
    def length(self):
        return len(self)

您可以这样使用：

>>> l = slist(range(10))
>>> l.length
10
>>> print l
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

本质上，它与列表对象完全相同，具有OOP友好长度属性的额外好处。

一如既往，您的里程数可能会有所不同。

如何获取列表的长度？

要查找列表中的元素数，请使用内置函数len：

items = []
items.append("apple")
items.append("orange")
items.append("banana")

现在：

len(items)

返回3。

解释

Python中的所有内容都是一个对象，包括列表。在C实现中，所有对象都有某种类型的头。

列表和Python中具有“大小”的其他类似内置对象尤其具有一个名为ob_size的属性，其中缓存了对象中的元素数。因此，检查列表中对象的数量非常快。

但如果要检查列表大小是否为零，请不要使用len，而是将列表放在布尔上下文中，如果为空，则将其视为False，如果为非空，则视为True。

从文档中

长度

返回对象的长度（项目数）。参数可以是序列（例如字符串、字节、元组、列表或范围）或集合（如字典、集合或冻结集合）。

len是用__len__实现的，来自数据模型文档：

对象__len__（自己）

调用以实现内置函数len（）。应该返回对象的长度，一个大于等于0的整数。此外定义__nonzero_（）[在Python 2中或__bool_（）在Python 3中]方法，其__len__（）方法返回零在布尔上下文中被认为是假的。

我们还可以看到__len__是一种列表方法：

items.__len__()

返回3。

内置类型，可以获得长度

事实上，我们可以看到所有描述类型的信息：

>>> all(hasattr(cls, '__len__') for cls in (str, bytes, tuple, list, 
                                            range, dict, set, frozenset))
True

不要使用len测试空列表或非空列表

当然，要测试特定长度，只需测试相等性即可：

if len(items) == required_length:
    ...

但是对于零长度列表或相反列表的测试有一个特殊的情况。在这种情况下，不要测试是否相等。

此外，请勿执行以下操作：

if len(items): 
    ...

相反，只需执行以下操作：

if items:     # Then we have some items, not empty!
    ...

or

if not items: # Then we have an empty list!
    ...

我在这里解释了为什么，但简而言之，if项或if项都更可读，更具性能。

按照前面给出的示例回答您的问题：

items = []
items.append("apple")
items.append("orange")
items.append("banana")

print items.__len__()

除了len之外，您还可以使用operator.length_hint（需要Python 3.4+）。对于普通列表，两者都是等效的，但length_hint可以获得列表迭代器的长度，这在某些情况下可能很有用：

>>> from operator import length_hint
>>> l = ["apple", "orange", "banana"]
>>> len(l)
3
>>> length_hint(l)
3

>>> list_iterator = iter(l)
>>> len(list_iterator)
TypeError: object of type 'list_iterator' has no len()
>>> length_hint(list_iterator)
3

但根据定义，length_hint只是一个“提示”，所以大多数时候len更好。

我看到了几个建议访问___ len__的答案。在处理像list这样的内置类时，这是可以的，但这可能会导致自定义类出现问题，因为len（和length_hint）实现了一些安全检查。例如，两者都不允许负长度或超过某个值（sys.maxsize值）的长度。因此，使用len函数而不是__len__方法总是更安全！

为了完整性（主要是教育性的），可以不使用len（）函数。我不会容忍这是一个很好的选择，不要在巨蟒身上这样编程，但它有助于学习算法。

def count(list):   # list is an iterable object but no type checking here!
    item_count = 0
    for item in list:
        item_count += 1
    return item_count

count([1,2,3,4,5])

（列表对象必须是可迭代的，由节中的for..暗示。）

对于新程序员来说，这里的教训是：如果不在某个时间点对项目进行计数，就无法获得列表中的项目数。问题变成了：什么时候是计算它们的好时机？例如，高性能代码，如套接字的connect系统调用（用C编写）connect（int sockfd，const struct sockaddr*addr，socklen_t addrlen）；，不计算元素的长度（将该责任赋予调用代码）。请注意，地址的长度是为了保存首先计算长度的步骤而传递的？另一种选择是：在计算上，当您将项目添加到传递的对象中时，跟踪项目的数量可能是有意义的。请注意，这会占用更多的内存空间。看看Naftuli Kay的回答。

跟踪长度以提高性能同时占用更多内存空间的示例。注意，我从不使用len（）函数，因为长度是跟踪的：

class MyList(object):
    def __init__(self):
        self._data = []
        self.length = 0 # length tracker that takes up memory but makes length op O(1) time
        

        # the implicit iterator in a list class
    def __iter__(self):
        for elem in self._data:
            yield elem
            
    def add(self, elem):
        self._data.append(elem)
        self.length += 1
            
    def remove(self, elem):
        self._data.remove(elem)
        self.length -= 1
            
mylist = MyList()
mylist.add(1)
mylist.add(2)
mylist.add(3)
print(mylist.length) # 3
mylist.remove(3)
print(mylist.length) # 2

简单：使用len（list）或list__len__（）

就len（）的实际工作方式而言，这是它的C实现：

static PyObject *
builtin_len(PyObject *module, PyObject *obj)
/*[clinic end generated code: output=fa7a270d314dfb6c input=bc55598da9e9c9b5]*/
{
    Py_ssize_t res;

    res = PyObject_Size(obj);
    if (res < 0) {
        assert(PyErr_Occurred());
        return NULL;
    }
    return PyLong_FromSsize_t(res);
}

Py_size_t是对象可以具有的最大长度。PyObject_Size（）是一个返回对象大小的函数。如果无法确定对象的大小，则返回-1。在这种情况下，将执行以下代码块：

    if (res < 0) {
        assert(PyErr_Occurred());
        return NULL;
    }

结果引发了异常。否则，将执行此代码块：

    return PyLong_FromSsize_t(res);

res是一个C整数，它被转换为Python int（在C代码中仍然称为“Long”，因为Python 2有两种类型用于存储整数）并返回。

python中有一个名为len（）的内置函数，在这些情况下会有所帮助。

>>> a = [1,2,3,4,5,6]
>>> len(a)  # Here the len() function counts the number of items in the list.
6

这在字符串的情况下会稍微不同：它计算字符。

>>> a = "Hello"
>>> len(a)
5

要获取任何顺序对象中的元素数，Python中的goto方法是len（）。

a = range(1000) # range
b = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz' # string
c = [10, 20, 30] # List
d = (30, 40, 50, 60, 70) # tuple
e = {11, 21, 31, 41} # set

len（）方法可以处理所有上述数据类型，因为它们是可迭代的，即您可以对它们进行迭代。

all_var = [a, b, c, d, e] # All variables are stored to a list
for var in all_var:
    print(len(var))

len（）方法的粗略估计

def len(iterable, /):
    total = 0
    for i in iterable:
        total += 1
    return total

您可以使用len（）函数来查找python中可迭代项的长度。

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
print(len(my_list))  # OUTPUT: 5

len（）函数还可以处理字符串：

my_string = "hello"
print(len(my_string))  # OUTPUT: 5

最后，len（）可用于任何序列或集合（或定义__len__的任何大小的对象）。

有三种方法可以找到列表中元素的长度。我将在这里比较这三种方法与性能分析。

方法1：使用len（）

items = []
items.append("apple")
items.append("orange")
items.append("banana")

print(len(items))

输出：

3

方法2：使用Naive Counter方法

items = []
items.append("apple")
items.append("orange")
items.append("banana")

counter = 0
for i in items:
    counter = counter + 1

print(counter)

输出：

3

方法3：使用length_hint（）

items = []
items.append("apple")
items.append("orange")
items.append("banana")

from operator import length_hint
list_len_hint = length_hint(items)
print(list_len_hint)

输出：

3

性能分析–Naive vs len（）vs length_hint（）

注意：为了进行比较，我将输入列表更改为一个大集合，该集合可以提供大量的时间差来比较方法。

items = list(range(100000000))

# Performance Analysis
from operator import length_hint
import time

# Finding length of list
# using loop
# Initializing counter

start_time_naive = time.time()
counter = 0
for i in items:
    # incrementing counter
    counter = counter + 1
end_time_naive = str(time.time() - start_time_naive)

# Finding length of list
# using len()
start_time_len = time.time()
list_len = len(items)
end_time_len = str(time.time() - start_time_len)

# Finding length of list
# using length_hint()
start_time_hint = time.time()
list_len_hint = length_hint(items)
end_time_hint = str(time.time() - start_time_hint)

# Printing Times of each
print("Time taken using naive method is : " + end_time_naive)
print("Time taken using len() is : " + end_time_len)
print("Time taken using length_hint() is : " + end_time_hint)

输出：

Time taken using naive method is : 7.536813735961914
Time taken using len() is : 0.0
Time taken using length_hint() is : 0.0

结论

可以清楚地看到，与其他两种方法相比，naive所花费的时间非常长，因此len（）和length_hint（）是最好的选择。