Строковый класс Python, такой как StringBuilder в С #?


121

Есть ли в Python какой-нибудь строковый класс, как StringBuilderв C #?


6
Это дубликат Python-эквивалента Java StringBuffer . ВНИМАНИЕ: ответы здесь устарели и, по сути, вводят в заблуждение. Посмотрите этот другой вопрос, чтобы получить ответы, которые более актуальны для современных версий Python (обязательно 2.7 и выше).
Жан-Франсуа Корбетт,

Ответы:


102

Однозначной корреляции нет. По-настоящему хорошую статью см. В разделе Эффективная конкатенация строк в Python :

Построение длинных строк на языке программирования Python может иногда приводить к очень медленному выполнению кода. В этой статье я исследую вычислительную производительность различных методов конкатенации строк.


27
Обратите внимание, что эта статья написана на основе Python 2.2. В современной версии Python тесты, скорее всего, будут выглядеть несколько иначе (CPython обычно успешно оптимизирует конкатенацию, но вы не хотите зависеть от этого в важном коде), и выражение генератора, в котором он использует понимание списка, заслуживает рассмотрения ,
Майк Грэм,

4
Было бы неплохо выделить некоторые основные моменты в этой статье, по крайней мере, пару реализаций (чтобы избежать проблем с гниением ссылок).
jpmc26

3
Метод 1: resultString + = appendString - самый быстрый согласно тестам @ Antoine-tran ниже
Justas

5
Ваша цитата вовсе не отвечает на вопрос. Включите соответствующие части в сам ответ, чтобы соответствовать новым правилам.
Иск Фонда Моники

27

Я использовал код Оливера Кроу (ссылка предоставлена ​​Эндрю Хейром) и немного адаптировал его для адаптации Python 2.7.3. (с использованием пакета timeit). Я работал на своем персональном компьютере, Lenovo T61, 6 ГБ ОЗУ, Debian GNU / Linux 6.0.6 (сжатие).

Вот результат для 10000 итераций:

method1: 0,0538418292999 секунд
размер процесса 4800 кб
method2: 0,22602891922 секунды
размер процесса 4960 кб
method3: 0,0605459213257 секунд
размер процесса 4980 кб
method4: 0,0544030666351 сек.
размер процесса 5536 кб
method5: 0,0551080703735 секунд
размер процесса 5272 кб
method6: 0,0542731285095 секунд
размер процесса 5512 кб

и для 5 000 000 итераций (метод 2 был проигнорирован, потому что он работал слишком медленно, как всегда):

method1: 5,88603997231 сек
размер процесса 37976 кб
method3: 8.40748500824 секунды
размер процесса 38024 кб
method4: 7.96380496025 секунд
размер процесса 321968 кб
method5: 8.03666186333 секунд
размер процесса 71720 кб
method6: 6.68192911148 секунд
размер процесса 38240 кб

Совершенно очевидно, что разработчики Python проделали отличную работу по оптимизации конкатенации строк, и, как сказал Хоар, «преждевременная оптимизация - это корень всех зол» :-)


2
Очевидно, Хоар не принимает это: hans.gerwitz.com/2004/08/12/…
Пимин Константин Кефалукос

5
Это не преждевременная оптимизация, чтобы избежать хрупких оптимизаций, зависящих от интерпретатора. Если вы когда-нибудь захотите выполнить портирование на PyPy или рискуете столкнуться с одним из множества скрытых случаев сбоя при оптимизации, делайте все правильно.
Veedrac 03

1
Похоже, компилятору проще оптимизировать метод 1.
mbomb007

25

Полагаться на оптимизацию компилятора хрупко. Контрольным показателям, указанным в принятом ответе, и цифрам, приведенным Антуаном-Траном, нельзя доверять. Эндрю Хэйр совершает ошибку, включая обращение к reprсвоим методам. Это в равной степени замедляет работу всех методов, но скрывает реальный ущерб при построении строки.

Используйте join. Это очень быстро и надежно.

$ ipython3
Python 3.5.1 (default, Mar  2 2016, 03:38:02) 
IPython 4.1.2 -- An enhanced Interactive Python.

In [1]: values = [str(num) for num in range(int(1e3))]

In [2]: %%timeit
   ...: ''.join(values)
   ...: 
100000 loops, best of 3: 7.37 µs per loop

In [3]: %%timeit
   ...: result = ''
   ...: for value in values:
   ...:     result += value
   ...: 
10000 loops, best of 3: 82.8 µs per loop

In [4]: import io

In [5]: %%timeit
   ...: writer = io.StringIO()
   ...: for value in values:
   ...:     writer.write(value)
   ...: writer.getvalue()
   ...: 
10000 loops, best of 3: 81.8 µs per loop

Да, reprвызов доминирует во время выполнения, но нет необходимости делать ошибку личной.
Alex Reinking

3
@AlexReinking извините, ничего личного не имел в виду. Я не уверен, что заставило вас думать, что это личное. Но если это было использование их имен, я использовал их только для ссылки на ответы пользователя (соответствует именам пользователей, не уверен, есть ли лучший способ).
GrantJ

1
хороший пример синхронизации, который разделяет операции инициализации и конкатенации данных
aiodintsov

19

У Python есть несколько вещей, которые служат для аналогичных целей:

  • Один из распространенных способов создания больших строк из частей - это вырастить список строк и присоединиться к нему, когда вы закончите. Это часто используемая идиома Python.
    • Чтобы построить строки, включающие данные с форматированием, вы должны выполнить форматирование отдельно.
  • Для вставки и удаления на уровне символа вы должны вести список строк длиной один. (Чтобы сделать это из строки, вы должны вызвать list(your_string). Вы также можете использовать UserString.MutableStringдля этого.
  • (c)StringIO.StringIO полезен для вещей, которые в противном случае занимали бы файл, но в меньшей степени для общего построения строк.

10

Используя метод 5, описанный выше (Псевдо-файл), мы можем получить очень хорошую производительность и гибкость.

from cStringIO import StringIO

class StringBuilder:
     _file_str = None

     def __init__(self):
         self._file_str = StringIO()

     def Append(self, str):
         self._file_str.write(str)

     def __str__(self):
         return self._file_str.getvalue()

теперь использую это

sb = StringBuilder()

sb.Append("Hello\n")
sb.Append("World")

print sb


-1

Нет явного аналога - я думаю, вы должны использовать конкатенации строк (вероятно, оптимизированные, как было сказано ранее) или сторонний класс (я сомневаюсь, что они намного эффективнее - списки в python динамически типизированы, поэтому нет быстрой работы char [] для буфера, как я предполагаю). Классы, подобные Stringbuilder, не являются преждевременной оптимизацией из-за врожденной особенности строк во многих языках (неизменяемость), что позволяет выполнять множество оптимизаций (например, ссылаться на один и тот же буфер для срезов / подстрок). Классы Stringbuilder / stringbuffer / stringstream работают намного быстрее, чем объединение строк (создание множества небольших временных объектов, которые по-прежнему нуждаются в выделении памяти и сборке мусора) и даже инструменты форматирования строк, подобные printf, не требующие интерпретации накладных расходов шаблона форматирования, что довольно затратно для много форматных звонков.


-4

Если вы здесь ищете метод быстрой конкатенации строк в Python, вам не нужен специальный класс StringBuilder. Простая конкатенация работает без потери производительности, наблюдаемой в C #.

resultString = ""

resultString += "Append 1"
resultString += "Append 2"

См . Ответ Антуана-транна о результатах работы

Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.