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！

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！

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

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。

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

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。