Python 中：[] 与 list() 谁更快？为何快？快多少？

在 Python 编程中，创建列表时我们常常会面临使用 [] 或 list() 这两种方式的选择。那么，它们在性能上究竟有何差异呢？

让我们通过一些简单的代码测试来比较一下它们的速度。以下是一个示例代码：

import timeit

def create_list_with_brackets():
    return []

def create_list_with_list_function():
    return list()

time_brackets = timeit.timeit(create_list_with_brackets, number=1000000)
time_list_function = timeit.timeit(create_list_with_list_function, number=1000000)

print(f"使用 [] 创建列表的平均时间: {time_brackets} 秒")
print(f"使用 list() 创建列表的平均时间: {time_list_function} 秒")

经过多次运行测试，通常情况下，使用 [] 创建列表的速度要略快于使用 list() 函数。

那么，为什么 [] 会更快呢？这是因为 [] 是一种更为直接和底层的操作方式，它在 Python 内部的实现相对简单，不需要额外的函数调用和处理步骤。

而 list() 函数则需要进行一些额外的检查和操作，以确保能够正确地将传入的参数转换为列表。当没有参数传入时，它的内部处理也相对复杂一些。

至于它们速度上的差异具体有多少，这会受到多种因素的影响，比如计算机硬件性能、Python 版本等。但在一般情况下，速度差异并不是非常巨大。

然而，在实际编程中，选择使用 [] 还是 list() 不应仅仅基于性能考虑。如果需要将其他可迭代对象转换为列表，那么 list() 就显得非常有用。而如果只是简单地创建一个空列表，[] 则是更简洁和高效的选择。

了解 [] 和 list() 在性能上的差异可以帮助我们在编写 Python 代码时做出更优化的决策，但同时也要根据具体的需求和代码场景来综合考虑使用哪种方式。在大多数情况下，这种性能差异并不会对程序的整体性能产生决定性的影响，代码的可读性和可维护性往往更加重要。