list.sort 和 sorted 用哪个比较好?
Python七号
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2021-11-06 14:17
排序是编程经常遇到的场景,在 Python 中,对一个列表进行排序有两种方法,一个是 list.sort 可以对列表原地排序,另一个是 Python 的内建方法 sorted,它不改变原始列表,而是返回一个新的列表,那到底用哪一个呢?
如果你不想改变原始列表,那肯定选择 sorted 啊,如果改变不改变都无所谓呢?本文就来回到这个问题。
可以先大胆猜测一下,sorted 不改变原始列表,相当于内部对列表进行了深 copy,这个过程必然更占用内存,更慢一些。
现在我们通过实际运行来比较一下:
内存占用比较
先看下结果:
代码:
import random
import resource
import sys
import time
from sniffing import FunctionSniffingClass
def list_sort(arr):
return arr.sort()
def sorted_builtin(arr):
return sorted(arr)
if __name__ == "__main__":
if len(sys.argv) != 2:
sys.exit("Please run: python (sort|sorted)")
elif sys.argv[1] == "sorted":
func = sorted_builtin
elif sys.argv[1] == "sort":
func = list_sort
else:
sys.exit("Please run: python (sort|sorted)")
# Lib Testing Code
arr = [random.randint(0, 50) for r in range(1_000_000)]
mythread = FunctionSniffingClass(func, arr)
mythread.start()
used_mem = 0
max_memory = 0
memory_usage_refresh = 0.005 # Seconds
while 1:
time.sleep(memory_usage_refresh)
used_mem = resource.getrusage(resource.RUSAGE_SELF).ru_maxrss
if used_mem > max_memory:
max_memory = used_mem
# Check to see if the function call is complete
if mythread.isShutdown():
# Uncomment if yu want to see the results
# print(mythread.results)
break
print("\nMAX Memory Usage:", round(max_memory / (2 ** 20), 3), "MB")
很明显,内建的 sorted 函数占用的内存更多。代码用到了 FunctionSniffingClass 类,这里就不展开了,完整代码请访问:https://github.com/DahlitzFlorian/list-sort-vs-sorted-list/tree/master/memory_measurement
速度比较
测试代码:
import random
from somedecorators import timeit
@timeit()
def list_sort(arr):
return arr.sort()
@timeit()
def sorted_builtin(arr):
return sorted(arr)
def main():
arr = [random.randint(0, 50) for r in range(10_000_000)]
sorted_builtin(arr)
list_sort(arr)
if __name__ == "__main__":
main()
最后
从结果来看,符合预期,如果不考虑是否改变原始列表的顺序,无论是内存占用还是速度,list.sort 总是更优秀。
但是,请记住,这 list.sort 仅适用于列表,而 sorted 接受任何可迭代对象。此外,如果您使用 list.sort,您将丢失原始列表的次序。
如果有帮助,请点赞、在看、关注支持,感谢。
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