Question

我意识到如果你有一个可迭代的，你应该总是使用.join(iterable)而不是for x in y: str += x。但是，如果只有固定数量的变量尚未包含在迭代中，那么仍然使用.join()建议的方式吗？

例如我有

user = 'username'
host = 'host'

我应该

ret = user + '@' + host

或

ret = '@'.join([user, host])

从表现的角度来看，我并不是那么多，因为两者都是微不足道的。但我读到这里的人说总是使用.join()，我想知道是否有任何特殊原因，或者使用.join()通常是个好主意。

Answer 1

如果您正在创建类似的字符串，通常需要使用字符串格式：

>>> user = 'username'
>>> host = 'host'
>>> '%s@%s' % (user, host)
'username@host'

Python 2.6添加了另一种形式，它不依赖于运算符重载并具有一些额外的功能：

>>> '{0}@{1}'.format(user, host)
'username@host'

作为一般准则，大多数人只有在字符串中添加两个字符串时才会对字符串使用+。对于更多部分或更复杂的字符串，它们要么使用字符串格式，如上所述，要么在列表中组合元素并将它们连接在一起（特别是如果涉及任何形式的循环。）使用str.join()的原因是添加字符串在一起意味着创建一个新字符串（并可能会破坏旧字符串）每次添加。 Python有时可以优化它，但str.join()很快变得更清晰，更明显，更快。

Answer 2

我接受这个问题的意思是：“这样做可以：”

ret = user + '@' + host

..答案是肯定的。这很好。

当然，你应该知道你可以用Python做的很酷的格式化东西，你应该知道，对于长列表，“加入”是要走的路，但是对于像这样的简单情况，什么你有完全正确的。它简单明了，性能不会成为问题。

Answer 3

（我很确定所有指向字符串格式的人都完全错过了这个问题。）

通过构造数组并加入它来创建字符串仅出于性能原因。除非你需要这种性能，或者除非它恰好是实现它的自然方式，否则没有任何好处，而不是简单的字符串连接。

说'@'.join([user, host])不直观。这让我很奇怪：他为什么要这样做？它有什么微妙之处;有没有可能有多个'@'的情况？当然，答案是否定的，但是得出这个结论需要花费更多时间，而不是以自然的方式写出来。

不要仅仅为了避免字符串连接而扭曲你的代码;它没有任何内在错误。加入数组只是一种优化。

Answer 4

我要注意，在重读Python普通样式PEP PEP-8 Style Guide for Python Code的一部分之前，我总是倾向于使用就地连接。

代码应该以不会对其他方式不利的方式编写     Python的实现（PyPy，Jython，IronPython，Pyrex，Psyco，     等等）。     例如，不要依赖CPython的高效实现     形式为a + = b或a = a + b的语句的就地字符串连接。     这些语句在Jython中运行得更慢。在性能敏感     库的一部分，应该使用'.join（）形式。这个     将确保连接在各种线性时间内发生     的实施方式。

顺便说一句，我一直在转向使用连接的做法，这样当效率更加关键时，我可以将这种习惯保留为更自动的习惯。

所以我会投票支持：

ret = '@'.join([user, host])

Answer 5

我使用下一个：

ret = '%s@%s' % (user, host)

Answer 6

基于两个方面，我建议在串联时不要使用join()：

更快。
更优雅。

关于第一个方面，这是一个示例：

import timeit    

s1 = "Flowers"    
s2 = "of"    
s3 = "War"    

def join_concat():    
    return s1 + " " + s2 + " " + s3  

def join_builtin():    
    return " ".join((s1, s2, s3))    

print("Join Concatenation: ", timeit.timeit(join_concat))         
print("Join Builtin:       ", timeit.timeit(join_builtin))

输出：

$ python3 join_test.py
Join Concatenation:  0.40386943198973313
Join Builtin:        0.2666833929979475

考虑到巨大的数据集（数百万行）及其处理（每行130毫秒），这实在太多了。

第二个方面确实更加优雅。

Python .join或字符串连接

6 个答案: