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Python 字符串拼接方式的性能对比

舞夢輝影

舞夢輝影

发布时间:2026-02-11 20:59:02

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来源于php中文网

原创

f-string在Python 3.6+中通常比+快,但循环内使用、含函数调用或重载__str__的对象会显著变慢;少量字面量拼接+更优;大量拼接必须用str.join();注意版本兼容性与类型安全。

python 字符串拼接方式的性能对比

字符串拼接用 + 还是 f-string

Python 3.6+ 中,f-string 几乎总是比 + 快,尤其在多变量、嵌套表达式场景下。但关键不是“快多少”,而是“什么时候会意外变慢”——比如把 f-string 写在循环里却没意识到它每次都要解析格式占位符。

  • + 在拼接少量字面量(如 "a" + "b" + "c")时,CPython 会静态优化成单个字符串,实际无开销
  • f-string 在运行时求值,如果里面调用函数(如 f"{expensive_func()}"),每次拼接都执行,容易成为性能瓶颈
  • % 格式和 .format() 已不推荐:语法冗长、参数校验开销大、且 .format() 在 Python 3.12 前有额外对象创建成本

大量拼接(如构建日志、HTML 片段)该用 str.join()

当你要把几十上百个字符串连起来,+f-string 会触发多次内存分配和复制,时间复杂度接近 O(n²);而 str.join() 是单次预分配 + 一次拷贝,O(n) 稳定。

  • 错误写法:result = "" 然后循环 result += item —— 这是典型“二次方陷阱”
  • 正确做法:先收集到列表(parts.append(item)),最后 "\n".join(parts)
  • 注意:str.join() 要求所有元素都是 str,混入 intNone 会直接报 TypeError: sequence item 0: expected str instance

f-string 的隐式转换和 __str__ 调用开销

f-string 对每个表达式默认调用 str(),这看似方便,实则可能触发意外行为或性能损耗——特别是对象重载了 __str__ 但没缓存结果时。

  • 例如对一个自定义类实例 f"{obj}",若其 __str__ 每次都做 IO 或计算,拼接 1000 次就等于调用 1000 次
  • 若你只需要 ID 或字段值,显式写 f"{obj.id}" 更安全、更快
  • !r!s 修饰符(如 f"{obj!r}")也会触发对应方法调用,不是零成本

跨 Python 版本兼容性:别在 3.5- 环境硬上 f-string

3.6 才引入 f-string,低版本会直接语法错误 SyntaxError: invalid syntax。CI 或旧服务环境里踩过这个坑的人不少。

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  • 如果必须支持 3.5,用 .format() 是最稳妥的降级方案(% 格式虽快但类型检查弱,易出错)
  • 工具链中(如 pre-commit、tox)务必验证目标 Python 版本是否真能跑通 f-string,光看文档不够
  • 某些打包工具(如 PyInstaller 旧版)在分析 AST 时对 f-string 支持不全,可能漏掉依赖或报奇怪的 NameError

真正影响性能的往往不是拼接语法本身,而是你没意识到表达式被重复求值、类型没对齐、或者根本没做批量预处理。写完一行拼接,顺手想想它会在什么上下文中被调多少次。

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