正如@jdi提到的，Python文档建议使用str.join或io。StringIO用于字符串连接。并且说开发人员应该期望在循环中使用+=的二次时间，尽管自Python 2.4以来已经进行了优化。正如这个答案所说:

如果Python检测到左边的参数没有其他引用，它会调用realloc，试图通过适当地调整字符串大小来避免复制。这不是您应该依赖的东西，因为这是一个实现细节，而且如果realloc最终需要频繁移动字符串，性能无论如何都会下降到O(n^2)。

我将展示一个真实世界的代码示例，该代码天真地依赖于+=这种优化，但它并不适用。下面的代码将短字符串的可迭代对象转换为更大的块，以便在批量API中使用。

def test_concat_chunk(seq, split_by):
    result = ['']
    for item in seq:
        if len(result[-1]) + len(item) > split_by: 
            result.append('')
        result[-1] += item
    return result

由于二次时间复杂度，这段代码可以运行几个小时。以下是建议数据结构的备选方案:

import io

def test_stringio_chunk(seq, split_by):
    def chunk():
        buf = io.StringIO()
        size = 0
        for item in seq:
            if size + len(item) <= split_by:
                size += buf.write(item)
            else:
                yield buf.getvalue()
                buf = io.StringIO()
                size = buf.write(item)
        if size:
            yield buf.getvalue()

    return list(chunk())

def test_join_chunk(seq, split_by):
    def chunk():
        buf = []
        size = 0
        for item in seq:
            if size + len(item) <= split_by:
                buf.append(item)
                size += len(item)
            else:
                yield ''.join(buf)                
                buf.clear()
                buf.append(item)
                size = len(item)
        if size:
            yield ''.join(buf)

    return list(chunk())

还有一个微观基准:

import timeit
import random
import string
import matplotlib.pyplot as plt

line = ''.join(random.choices(
    string.ascii_uppercase + string.digits, k=512)) + '\n'
x = []
y_concat = []
y_stringio = []
y_join = []
n = 5
for i in range(1, 11):
    x.append(i)
    seq = [line] * (20 * 2 ** 20 // len(line))
    chunk_size = i * 2 ** 20
    y_concat.append(
        timeit.timeit(lambda: test_concat_chunk(seq, chunk_size), number=n) / n)
    y_stringio.append(
        timeit.timeit(lambda: test_stringio_chunk(seq, chunk_size), number=n) / n)
    y_join.append(
        timeit.timeit(lambda: test_join_chunk(seq, chunk_size), number=n) / n)
plt.plot(x, y_concat)
plt.plot(x, y_stringio)
plt.plot(x, y_join)
plt.legend(['concat', 'stringio', 'join'], loc='upper left')
plt.show()

在Python >= 3.6中，新的f-string是连接字符串的有效方法。

>>> name = 'some_name'
>>> number = 123
>>>
>>> f'Name is {name} and the number is {number}.'
'Name is some_name and the number is 123.'

在稳定和交叉实现方面，通过“+”来使用字符串连接是最糟糕的连接方法，因为它不支持所有值。PEP8标准不鼓励这种做法，鼓励长期使用format()、join()和append()。

引用自链接的“编程建议”部分:

例如，不要依赖于CPython对a += b或a = a + b形式的语句的就地字符串连接的有效实现。即使在CPython中，这种优化也是脆弱的(它只对某些类型有效)，并且在不使用折算的实现中根本不存在。在库的性能敏感部分，应该使用" .join()形式。这将确保跨各种实现的连接以线性时间发生。

将字符串附加到字符串变量的最好方法是使用+或+=。这是因为它可读性强，速度快。它们也一样快，你选择哪一种取决于你的口味，后者是最常见的。下面是timeit模块的计时:

a = a + b:
0.11338996887207031
a += b:
0.11040496826171875

然而，那些建议拥有列表并向列表中添加并加入这些列表的人，这样做是因为与扩展字符串相比，向列表中添加字符串可能非常快。在某些情况下，这可能是真的。例如，这里是一个 一个单字符字符串的百万次追加，首先是字符串，然后是列表:

a += b:
0.10780501365661621
a.append(b):
0.1123361587524414

事实证明，即使结果字符串有一百万个字符长，追加仍然更快。

现在让我们尝试将一个1000个字符的长字符串附加10万次:

a += b:
0.41823482513427734
a.append(b):
0.010656118392944336

因此，结束字符串的长度约为100MB。这是相当慢的，附加到一个列表要快得多。该计时不包括最后的a.join()。这需要多长时间?

a.join(a):
0.43739795684814453

牛津大学出版社。事实证明，即使在这种情况下，append/join也更慢。

那么这个建议从何而来呢?Python 2 ?

a += b:
0.165287017822
a.append(b):
0.0132720470428
a.join(a):
0.114929914474

如果你使用的是非常长的字符串，那么append/join稍微快一点(通常情况下你不会，你会有一个100MB内存的字符串吗?)

但真正的关键是Python 2.3。我甚至不会给你们看计时，因为它太慢了，还没有完成。这些测试突然需要几分钟。除了append/join，它和后面的python一样快。

是的。在石器时代的Python中，字符串连接非常慢。但在2.4版不再是这样(至少Python 2.4.7)，所以使用append/join的建议在2008年就过时了，那时Python 2.3停止更新，你应该停止使用它。: -)

(更新:当我更仔细地进行测试时，发现在Python 2.3上使用+和+=对两个字符串也更快。建议使用" .join()一定是一个误解)

然而，这是CPython。其他实现可能有其他问题。这就是为什么过早优化是万恶之源的另一个原因。不要使用被认为“更快”的技术，除非你先测量过它。

因此，进行字符串连接的“最佳”版本是使用+或+=。如果这对你来说很慢，这是不太可能的，那就做其他的事情。

为什么我在代码中使用了大量的追加/连接?因为有时候会更清楚。特别是当你要连接在一起的东西应该用空格、逗号或换行符分隔。

你可以用不同的方法来做。

str1 = "Hello"
str2 = "World"
str_list = ['Hello', 'World']
str_dict = {'str1': 'Hello', 'str2': 'World'}

# Concatenating With the + Operator
print(str1 + ' ' + str2)  # Hello World

# String Formatting with the % Operator
print("%s %s" % (str1, str2))  # Hello World

# String Formatting with the { } Operators with str.format()
print("{}{}".format(str1, str2))  # Hello World
print("{0}{1}".format(str1, str2))  # Hello World
print("{str1} {str2}".format(str1=str_dict['str1'], str2=str_dict['str2']))  # Hello World
print("{str1} {str2}".format(**str_dict))  # Hello World

# Going From a List to a String in Python With .join()
print(' '.join(str_list))  # Hello World

# Python f'strings --> 3.6 onwards
print(f"{str1} {str2}")  # Hello World

我通过以下文章创建了这个小摘要。

Python 3的f-Strings:改进的字符串格式化语法(指南)(还包括速度测试) 格式化字符串字面量 字符串连接和格式化 Python中的分割、连接和连接字符串

你也可以使用这个(更有效)。(https://softwareengineering.stackexchange.com/questions/304445/why-is-s-better-than-for-concatenation)

s += "%s" %(stringfromelsewhere)