str.join() 在拼接大量字符串时比 + 快10–100倍，因 + 是 O(n²) 而 join() 是 O(n)；少量短字符串时 + 可能更快或无差别，但应优先用 join() 避免错误和可维护性问题。
str.join() 真的比 + 快？先看结论
在拼接大量字符串时，str.join() 通常比反复用 + 快 10–100 倍；但拼接 2–3 个短字符串时，+ 可能更快或无差别。关键不在“绝对快慢”，而在“增长趋势”——+ 是 O(n²) 时间复杂度，join() 是 O(n)。
为什么 + 拼接会越来越慢？
Python 字符串不可变，每次 a + b 都要分配新内存、复制全部内容。拼接 k 个长度为 m 的字符串时，+ 实际拷贝字节数约为 km + (k−1)m + … + m ≈ k²m/2。
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+在 CPython 中对两个字符串有少量优化（如右操作数引用计数为 1 时尝试 inplace realloc），但仅限两两之间，链式拼接（s1 + s2 + s3 + ...）无法受益 -
join()一次性遍历输入序列，预计算总长度，只分配一次内存，再逐段 memcpy - 当元素是生成器（如
(str(x) for x in range(1000))）时，join()会先转成 tuple 或 list —— 这步开销需计入，但仍是线性
实测边界：多少个字符串开始显优势？
用 timeit 测试不同规模（所有字符串长 10 字符）：
# 拼接 10 个字符串：join 快约 1.2× # 拼接 100 个：join 快约 8× # 拼接 1000 个：join 快约 65× # 拼接 10000 个：+ 已明显卡顿，join 仍稳定
但注意这些陷阱：
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
- 若你写的是
s = s + item循环（而非链式a+b+c），CPython 3.12+ 对这种模式做了专门优化（+=也适用），速度接近join()，但语义上仍是可变累积，不推荐用于逻辑清晰的批量拼接 - 如果待拼接对象不是
str（如int、bytes），join()直接报TypeError: sequence item 0: expected str instance，而+会静默失败或抛其他异常 - 空列表
[''].join([])返回空字符串；''加零次没意义，但sum([''], '')这种错误替代法在空输入时反而出错
真正该关心的不是“快多少”，而是“别在哪翻车”
生产代码里，性能差异往往被 I/O 或算法掩盖，但错误用法会直接崩溃或引入 bug：
- 别对非字符串序列用
join()，先[str(x) for x in items]或用生成器表达式''.join(str(x) for x in items) - 避免在循环内累积
s += piece（即使 Python 优化了，可读性和意图也不如提前收集再join()） - 日志拼接、SQL 拼装、HTML 模板等场景，一旦元素数量不确定（比如用户输入的 tag 列表），
join()是唯一安全选择
最易被忽略的一点：当拼接内容来自文件行或网络流，且单次数据量不大但调用极频繁时，join() 的函数调用开销和中间 list 构建成本可能反超简单 + —— 这时应考虑 io.StringIO 缓冲写入，而不是纠结 join vs +。
