Вдохновленный некоторыми ответами выше, которые работают с базовыми пакетами Python, я сравнил производительность нескольких (используя Python 3.7.3):
Способ 1: аст
import ast
list(map(str.strip, ast.literal_eval(u'[ "A","B","C" , " D"]')))
# ['A', 'B', 'C', 'D']
import timeit
timeit.timeit(stmt="list(map(str.strip, ast.literal_eval(u'[ \"A\",\"B\",\"C\" , \" D\"]')))", setup='import ast', number=100000)
# 1.292875313000195
Способ 2: JSON
import json
list(map(str.strip, json.loads(u'[ "A","B","C" , " D"]')))
# ['A', 'B', 'C', 'D']
import timeit
timeit.timeit(stmt="list(map(str.strip, json.loads(u'[ \"A\",\"B\",\"C\" , \" D\"]')))", setup='import json', number=100000)
# 0.27833264000014424
Способ 3: нет импорта
list(map(str.strip, u'[ "A","B","C" , " D"]'.strip('][').replace('"', '').split(',')))
# ['A', 'B', 'C', 'D']
import timeit
timeit.timeit(stmt="list(map(str.strip, u'[ \"A\",\"B\",\"C\" , \" D\"]'.strip('][').replace('\"', '').split(',')))", number=100000)
# 0.12935059100027502
Я был разочарован, когда увидел, что метод с наихудшей читаемостью - это метод с наилучшей производительностью ... при выборе наиболее удобочитаемой опции нужно учитывать компромиссы ... для типов рабочих нагрузок, для которых я обычно использую python Значение читабельности по сравнению с чуть более производительным вариантом, но, как обычно, зависит.