在list[]中的循环速度远高于直接for循环append的速度。查了几个资料，解释如下：
在日常使用 Python 时，我们经常需要创建一个列表，相信大家都很熟练了吧？
# 方法一：使用成对的方括号语法list_a = []# 方法二：使用内置的 list()list_b = list()复制代码上面的两种写法，你经常使用哪一个呢？是否思考过它们的区别呢？
让我们开门见山，直接抛出本文的问题吧：两种创建列表的 [] 与 list() 写法，哪一个更快呢，为什么它会更快呢？
注：为了简化问题，我们以创建空列表为例进行分析。关于列表的更多介绍与用法说明，可以查看这篇文章
1、 [] 是 list() 的三倍快
对于第一个问题，使用timeit模块的 timeit() 函数就能简单地测算出来：
>>> import timeit>>> timeit.timeit('[]', number=10**7)>>> timeit.timeit('list()', number=10**7)复制代码
如上图所示，在各自调用一千万次的情况下，[] 创建方式只花费了 0.47 秒，而 list() 创建方式要花费 1.75 秒，所以，后者的耗时是前者的 3.7 倍！
这就回答了刚才的问题：创建空列表时，[] 要比 list() 快不少。
注：timeit() 函数的效率跟运行环境相关，每次执行结果会有微小差异。我在 Python3.8 版本实验了几次，总体上 [] 速度是 list() 的 3 倍多一点。
2、list() 比 [] 执行步骤多
那么，我们继续来分析一下第二个问题：为什么 [] 会更快呢？
这一次我们可以使用dis模块的 dis() 函数，看看两者执行的字节码有何差别：
>>> from dis import dis>>> dis("[]")>>> dis("list()")复制代码
如上图所示，[] 的字节码有两条指令（BUILD_LIST 与 RETURN_VALUE），而 list() 的字节码有三条指令（LOAD_NAME、CALL_FUNCTION 与 RETURN_VALUE）。
这些指令意味着什么呢？该如何理解它们呢？
首先，对于 []，它是 Python 中的一组字面量（literal），像数字之类的字面量一样，表示确切的固定值。
也就是说，Python 在解析到它时，就知道它要表示一个列表，因此会直接调用解释器中构建列表的方法（对应 BUILD_LIST ），来创建列表，所以是一步到位。
而对于 list()，“list”只是一个普通的名称，并不是字面量，也就是说解释器一开始并不认识它。
因此，解释器的第一步是要找到这个名称（对应 LOAD_NAME）。它会按照一定的顺序，在各个作用域中逐一查找（局部作用域--全局作用域--内置作用域），直到找到为止，找不到则会抛出NameError。
解释器看到“list”之后是一对圆括号，因此第二步是把这个名称当作可调用对象来调用，即把它当成一个函数进行调用（对应 CALL_FUNCTION）。
因此，list() 在创建列表时，需要经过名称查找与函数调用两个步骤，才能真正开始创建列表（注：CALL_FUNCTION 在底层还会有一些函数调用过程，才能走到跟 BUILD_LIST 相通的逻辑，此处我们忽略不计）。
至此，我们就可以回答前面的问题了：因为 list() 涉及的执行步骤更多，因此它比 [] 要慢一些。
3、列表解析式的速度
1、列表推导式
你一定听过这样一个说法，尽量使用列表推导式，而不是用list.append方法来初始化一个列表，那么究竟为何列表推导式会更快呢？
这是因为，列表推导式被编译后的字节码执行速度更快。python当然不是一门编译型语言，但是它还是要被解析成二进制的字节码才能被执行，执行它的正是python解释器。
2、dis
这个模块原生的代码分析模块，通过它，我们可以查看python代码被编译后的字节码
3、示例
执行上面这段代码，输出内容为
对比一下，不难发现，两个段字节码最大的区别在于添加元素的部分
func1 中，先要LOAD_ATTR，将append方法加载进来，然后CALL_FUNCTION，也就是执行
而在func2中，则直接调用了LIST_APPEND命令来添加元素，就是这一个小小的区别，使得列表推导式的速度会更快，因为func1相比于func2多了一个LOAD_ATTR的过程，要明白，这条命令在每次循环中都会被执行，一旦循环的次数多起来，就必然拖慢速度
