简短的python列表之前的惯用语法是什么？

list.append()是添加到列表末尾的明显选择。这是有关失踪人员的合理解释list.prepend()。假设我的清单很短并且对性能的关注可以忽略不计，

list.insert(0, x)

要么

list[0:0] = [x]

惯用的？

该s.insert(0, x)形式是最常见的。

但是，无论何时看到它，都可能是时候考虑使用collections.deque而不是列表了。

如果可以使用功能性方法，则以下内容很清楚

new_list = [x] + your_list

当然，你还没有插入x到your_list，而你已经创建了一个新的列表xpreprended它。

简短的python列表之前的惯用语法是什么？

通常，您不想在Python中重复地放在列表之前。

如果它很短，并且您没有做很多...那么就可以了。

list.insert

该list.insert可以采用这种方式。

list.insert(0, x)

但这是无效的，因为在Python中，a list是一个指针数组，并且Python现在必须获取列表中的每个指针并将其向下移动一个，以将指向对象的指针插入第一个插槽中，因此，这实际上仅是有效的根据您的要求列出较短的清单。

这是实现该功能的CPython源代码的一个片段-如您所见，我们从数组的末尾开始，每次插入将所有内容向下移动一位：

for (i = n; --i >= where; )
    items[i+1] = items[i];

如果您希望容器/列表能够高效地添加元素，则需要一个链表。Python有一个双向链表，可以在开头和结尾快速插入-称为a deque。

deque.appendleft

A collections.deque具有列表的许多方法。list.sort是一个例外，deque绝对不能完全用Liskov代替list。

>>> set(dir(list)) - set(dir(deque))
{'sort'}

在deque还有一个appendleft方法（以及popleft）。它deque是一个双端队列和一个双向链接的列表-不管长度如何，总是需要花费相同的时间来准备某些东西。在大O表示法中，列表的O（1）与O（n）时间。这是用法：

>>> import collections
>>> d = collections.deque('1234')
>>> d
deque(['1', '2', '3', '4'])
>>> d.appendleft('0')
>>> d
deque(['0', '1', '2', '3', '4'])

deque.extendleft

与此相关的还有双端队列的extendleft方法，该方法反复进行：

>>> from collections import deque
>>> d2 = deque('def')
>>> d2.extendleft('cba')
>>> d2
deque(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'])

请注意，每个元素将一次添加一个，从而有效地颠倒了它们的顺序。

listvs的表现deque

首先，我们设置一些迭代的前缀：

import timeit
from collections import deque

def list_insert_0():
    l = []
    for i in range(20):
        l.insert(0, i)

def list_slice_insert():
    l = []
    for i in range(20):
        l[:0] = [i]      # semantically same as list.insert(0, i)

def list_add():
    l = []
    for i in range(20):
        l = [i] + l      # caveat: new list each time

def deque_appendleft():
    d = deque()
    for i in range(20):
        d.appendleft(i)  # semantically same as list.insert(0, i)

def deque_extendleft():
    d = deque()
    d.extendleft(range(20)) # semantically same as deque_appendleft above

和性能：

>>> min(timeit.repeat(list_insert_0))
2.8267281929729506
>>> min(timeit.repeat(list_slice_insert))
2.5210217320127413
>>> min(timeit.repeat(list_add))
2.0641671380144544
>>> min(timeit.repeat(deque_appendleft))
1.5863927800091915
>>> min(timeit.repeat(deque_extendleft))
0.5352169770048931

双端队列更快。随着列表的增加，我希望双端队列的性能更好。如果您可以使用双端队列，则extendleft可能会以这种方式获得最佳性能。

如果有人像我一样发现这个问题，这是我对建议方法的性能测试：

Python 2.7.8

In [1]: %timeit ([1]*1000000).insert(0, 0)
100 loops, best of 3: 4.62 ms per loop

In [2]: %timeit ([1]*1000000)[0:0] = [0]
100 loops, best of 3: 4.55 ms per loop

In [3]: %timeit [0] + [1]*1000000
100 loops, best of 3: 8.04 ms per loop

如您所见，insert切片分配几乎是显式添加速度的两倍，并且结果非常接近。正如Raymond Hettinger指出的那样，这insert是更常见的选择，我个人更喜欢这种方式优先列出。