Python中向列表追加100整数耗时10秒，为何远慢于追加10万字符串？

嘿，我来帮你把这个困惑捋清楚～你遇到的问题其实是因为你误解了timeit工具的运行逻辑，咱们一步步拆解：

核心原因：timeit默认会重复执行百万次代码 #

你用的timeit.timeit()函数，默认情况下会把目标代码（也就是这里的test()）重复执行1000000次（整整一百万次！）。

你的test()函数每次运行会做100次L.append(i)，那算下来总共的append操作次数是：
1000000 * 100 = 1亿次
这么多操作耗时10秒，完全是合理的范围。

你之前的字符串测试是单次运行，根本不是一个维度 #

你提到的追加100000个字符串耗时0.06秒，是因为你手动执行了一次wordlist1()函数，只跑了一轮10万次append。这和timeit百万次重复运行的测试结果，根本没有可比性。

验证一下？试试修改timeit的执行次数 #

你可以调整timeit的number参数，指定只运行1次：

print(timeit.timeit("test()", setup="from __main__ import test", number=1))

这时候你会看到test()的耗时非常短，和你预期的一样。

反过来，如果你用timeit测试wordlist1()，比如让它跑10次：

print(timeit.timeit("wordlist1()", setup="from __main__ import wordlist1", number=10))

你会得到大约0.6秒的结果，刚好是单次0.06秒的10倍，这也能验证咱们的结论。

最后补一句：timeit的设计初衷 #

timeit本来就是用来测试小段代码的平均执行耗时，通过多次重复运行来抵消单次运行的波动，所以默认次数设置得很高。下次用的时候记得留意这个默认行为哦～

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Michael Chen