Python bytearray vs字节列表

Question

我试图找出最有效的方法来创建一个长字节字符串(或bytearray)连接多个较短的字符串时，整个字符串的长度是已知的事先。我制作了这个脚本，并得出了这些结果:

import time
MSG = b'test message'
COUNT = 30000
def bytes_list_test():  
    tStart = time.clock()
    l = []
    for i in range(COUNT):
        l.append(MSG)
    bs = b''.join(l)
    print('byte list time:', time.clock() - tStart)
def bytearray_test():
    tStart = time.clock()
    ba = bytearray()
    for i in range(COUNT):
        for c in MSG:
            ba.append(c)
    print('array time:', time.clock() - tStart)
def initialized_bytearray_test():
    tStart = time.clock()
    ba = bytearray([0x00]*len(MSG)*COUNT)
    for i in range(COUNT):
        ba[i*len(MSG):i*len(MSG)+len(MSG)] = MSG
    print('initialized array time:', time.clock() - tStart)
bytes_list_test()
bytearray_test()
initialized_bytearray_test()

结果:

byte list time:         0.0076534920117410365
array time:             0.08107178658246994
initialized array time: 0.08843219671325642

几个问题:

1)创建一个字节列表并使用join()方法是结果所暗示的方式吗?

2)为什么使用字节列表比使用bytearray要快得多，而bytearray似乎是为这种类型的东西设计的?

3)你可能会认为初始化的数组会比未初始化的数组快，因为初始化的数组不需要调整大小(注意，它偶尔会表现得更好，但不是很多，而且不一致)。它不是因为切片操作而更快吗?

Answer 1

第一个函数创建了一个指向同一对象的指针列表(不是字节列表)，然后join将分配一次内存，COUNT将调用memcpy。

您可以通过删除临时列表并使用itertools.repeat:

使第一个函数的运行速度更快(在我的测试中是5倍)。

def bytes_list_test_opt():  
    tStart = time.clock()
    bs = b''.join(itertools.repeat(MSG, COUNT))
    print('byte list opt time:', time.clock() - tStart)

或者，在这个特殊的情况下，简单地使用bytes对象的*操作符，它确实做到了:

    bs = MSG*COUNT

第二个函数在MSG上重复迭代，逐字节存储数据，并且必须随着bytearray的增长而重复重新分配内存。

通过将迭代替换为对extend的单个调用，可以使第二个函数几乎与原始(未优化的)第一个函数一样快:

def bytearray_test_opt():
    tStart = time.clock()
    ba = bytearray()
    for i in range(COUNT):
        ba.extend(MSG)
    print('array opt time:', time.clock() - tStart)

经过此修改后，第二个函数将比第一个函数慢，只是因为额外的重新分配(在我的测试中约为15%)。

第三个函数使用bytearray的切片赋值，它接受iterable，并且似乎在做相同的逐字节迭代，而没有意识到它们可以将memcpy字节放入位置。这看起来像是标准库中的一个可以修复的缺陷。

从前面的优化中可以看到，与逐字节复制相比，分配占用的时间非常少，因此预分配在这里没有明显的影响。你可以通过减少计算来节省一些时间，但这也没有多大帮助:

def initialized_bytearray_test_opt():
    tStart = time.clock()
    L = len(MSG)
    ba = bytearray(L*COUNT)
    ofs = 0
    for i in range(COUNT):
        ba[ofs : ofs+L] = MSG
        ofs += L
    print('initialized array opt time:', time.clock() - tStart)

我的机器的最终计时:

byte list time: 0.004823000000000001
byte list opt time: 0.0008649999999999977
array time: 0.043324
array opt time: 0.005505999999999997
initialized array time: 0.05936899999999999
initialized array opt time: 0.040164000000000005

注:使用timeit模块来执行这样的测量，它提供了更高的精度。