Question

我的一位朋友向我展示了以下Python代码：

a[1:] == a[:-1]

如果a中的所有项目都相同，则返回True。

我认为代码一开始很难理解，而且 - 内存使用效率低下，因为会创建两个a副本用于比较。

我已经使用Python的dis来了解a[1:]==a[:-1]背后发生的事情：

>>> def stanga_compare(a):
...     return a[1:]==a[:-1]
...
>>> a=range(10)
>>> stanga_compare(a)
False
>>> a=[0 for i in range(10)]
>>> stanga_compare(a)
True

>>> dis.dis(stanga_compare)
  2           0 LOAD_FAST                0 (a)
              3 LOAD_CONST               1 (1)
              6 SLICE+1
              7 LOAD_FAST                0 (a)
             10 LOAD_CONST               2 (-1)
             13 SLICE+2
             14 COMPARE_OP               2 (==)
             17 RETURN_VALUE

归结为两个切片命令 - SLICE+1和SLICE+2。 The documentation is unclear关于这些操作码是否实际创建了a的新副本，或仅仅是对它的引用。

SLICE命令是否复制a？
Python实现（Cython，Jython）的答案是否有所不同？

更新

这个片段显然难以辨认和混乱，我不会在实际中使用它码。我的兴趣纯粹是技术性的 - 是否切片复制列表，以及答案在不同情况下是否有所不同。

Answer 1

文档不清楚，因为切片不同的对象做了不同的事情。 In the case of a list, slicing does make a (shallow) copy ¹。请注意this is a feature of python lists independent of python implementation。对于其他对象（如numpy数组），它可能不会创建副本。

如果您想要更好的方法来检查列表中的所有元素是否相同，我可能会建议：

 all(lst[0] == item for item in lst)

从性能角度来看，由于列表切片得到了优化，因此您朋友的代码实际上可能优于小型列表。但是，这是恕我直言，更容易分辨出发生了什么，并且一旦发现不匹配就有机会“短路”。

^{¹要查看的实际功能是list_subscript，但在大多数情况下，只需调用list_slice}

Answer 2

如果a是列表或元组或字符串，len(a)是n和n > 0，则每个切片创建（在C级别）新的长度数组n-1。在C级别，CPython中的所有对象都被实现为指针，因此这些新数组包含从n-1复制的a指针（好吧，不是真的用于字符串 - 字符串表示更节俭）。

但是，正如@mgilson所说，切片返回的是a的类型。某些类型可能返回一个紧凑的描述符而不是复制任何东西。并且类型甚至可以以这样的方式实现切片，使得所示的代码不能按预期工作。

但你真的有一个清单; - ）

Answer 3

是的，对于list个对象，Python在切片时会创建浅拷贝，但是循环是用C语言（对于cpython）进行的，因此要比用Python编写的任何东西快得多。相同。在C中为浅拷贝循环两次并再次循环进行比较将比在Python中循环更快。

请记住，cpython通常足够快，但Python代码仍然比C代码慢大约100倍。因此，如果你想要一点速度，让cpython为你做循环是更好的。请注意，即使Python中的c = a + b也意味着执行大量逻辑（包括分支和内存分配）。

另一方面，如果对于你的代码这种微优化是基础那么可能Python不是你正在解决的问题的正确工具，你应该考虑其他选项（比如写一个与sip接口的小型C ++扩展，使用Cython，PyPy ......）。

确保代码对于未经训练的眼睛是不可读的，并且如果列表很长且通常不常数，那么all(y == x[0] for y in x)会因为短路而更快（即使循环在Python中，并为每个元素执行额外的下标操作。）

可读性很重要。很多。

修改

使C代码循环遍历元素的另一个有趣选择是

x and x.count(x[0]) == len(x)

这不提供短路，但在我的电脑上比基于all的解决方案快了大约75倍，对于1000个元素的列表，它们都相等，比{{1快6倍}}

我发现它比x[1:] == x[:-1]更具可读性，但这可能是一种品味问题。

Answer 4

对于vanilla列表，切片会创建一个副本。您可以使用迭代来阻止复制：

import itertools
a1 = iter(a)
a2 = iter(a)
a2.next() # start a2 iterator one removed
all_are_identical = all((i1 == i2 for i1, i2 in itertools.izip(a1, a2)))

行(i1 == i2 for i1, i2 in itertools.izip(a1, a2))创建一个生成器，它将返回a中的每个元素是否等于下一个元素，一次一个，到all。结果将逐一评估，而不是先放入列表中，因此您可以节省内存，但会牺牲一些性能。

切片`a`（例如`a [1：] == a [： - 1]`）是否会创建`a`的副本？

4 个答案:

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