Python3中两种二维数组初始化方式耗时差异大的原因是什么？

核心差异在于内层列表的生成逻辑 #

• 对于嵌套列表推导式写法：

  a = 1000
  b = 2000
  test = [ [ 0 for i in range(a) ] for j in range(b) ]
  

  内层的[0 for i in range(a)]是Python层面的循环迭代：每生成一个内层列表，都要遍历range(a)的a个元素，每次创建整数0并将其添加到列表中。整个过程要执行b*a次Python级别的循环操作，开销自然更大。

• 对于*运算符结合推导式的写法：

  a = 1000
  b = 2000
  test = [ [0] * a for i in range(b) ]
  

  内层的[0]*a是利用Python内置的列表重复机制，这个操作在底层实现：直接为列表分配连续内存空间，然后复制0的引用（因为0是不可变对象，不存在浅拷贝风险），整个过程不需要Python层面的循环，相当于一次性完成内层列表的创建，开销远小于循环迭代。

需要注意的细节 #

• 只有当重复的元素是不可变对象（比如int、str、tuple）时，*运算符的用法才是安全的。如果是可变对象（比如[[]]*a），会导致所有内层列表指向同一个对象，修改一个会影响所有，这是要避免的，但本题中用0完全没问题。
• 列表推导式本身已经比普通for+append高效，但内层的循环和底层优化的*操作比起来，还是后者的执行效率更高，因为减少了Python解释器处理循环迭代的额外开销。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Kartik Hakim