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三、Python 里面的字符串知识补充

Python 中最高频被使用的一个数据类型，就是字符串，本篇博客不在讨论字符串的基本使用，哪些在第一遍滚雪球的时候就已经被强调了，这次在增加 2 个细节的知识点

3.1 字符串是不可变的

字符串是不可变的，对此有一个疑问是下述代码，貌似字符串变量 my_str 发生了改变，但是你可以修改代码，获取一下代码的内存地址，会发现下述代码，其实是新创建了一个同名的字符串。

my_str = "hello "my_str += "world"print(my_str)

比较内存地址。

my_str = "hello "print(id(my_str))my_str += "world"print(id(my_str))print(my_str)

运行结果如下：

3080162442418864hello world

3.2 字符串拼接效率问题

对比下述几段代码比较字符串拼接的效率问题。

import time
# += 写法def m0():    s = ' '    for n in range(0, 100000):        s += str(n)
# join 写法def m1():    l = []    for n in range(0, 100000):        l.append(str(n))    s = ' '.join(l)
# pythonic 写法def m2():    s = ' '.join(map(str, range(0, 100000)))
start_time = time.perf_counter()m0()end_time = time.perf_counter()print("代码运行时间为：", end_time-start_time)

在循环 100000 次的情况下，前 2 份代码消耗时间差异不大，但是 m2 效率高了一些，随着循环次数增大，会发现 m2 逐渐拉开差距，甚至数据到一千万的时候，m0 没有计算出结果，因为电脑原因，卡住了。

• m0：代码运行时间为： 0.026987474000000004

• m1：代码运行时间为： 0.025112976000000002

• m2：代码运行时间为： 0.019118731

从字符串这种数据类型本身出发，join 函数比 += 快，最后一种写法，其实是 map 遍历提高的效率，这点需要注意下，不过第三种写法确实比较 pythonic。

3.3 这篇博客的总结

这篇博客，咱们对字符串稍微补充了一点点探索性的知识，简单实用，连续高频学习，适当的休息一下，下篇博客见。

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