sum() 函数性能堪忧，列表降维有何良方？

Python 的内置函数 sum() 可以接收两个参数，当第一个参数是二维列表，第二个参数是一维列表的时候，它可以实现列表降维的效果。

在上一篇《如何给列表降维？sum()函数的妙用》中，我们介绍了这个用法，还对 sum() 函数做了扩展的学习。

那篇文章发布后，猫哥收到了一些很有价值的反馈，不仅在知识面上获得了扩充，在思维能力上也得到了一些启发，因此，我决定再写一篇文章，继续跟大家聊聊 sum() 函数以及列表降维。若你读后有所启发，欢迎留言与我交流。

有些同学表示，没想到 sum() 函数竟然可以这么用，涨见识了！猫哥最初在交流群里看到这种用法时，也有同样的想法。整理成文章后，能得到别人的认可，我非常开心。

学到新东西，进行分享，最后令读者也有所获，这鼓舞了我——应该每日精进，并把所学分享出去。

也有的同学早已知道 sum() 的这个用法，还指出它的性能并不好，不建议使用。这是我不曾考虑到的问题，但又不得不认真对待。

是的，sum() 函数做列表降维有奇效，但它性能堪忧，并不是最好的选择。

因此，本文想继续探讨的话题是：（1）sum() 函数的性能到底差多少，为什么会差？（2）既然 sum() 不是最好的列表降维方法，那是否有什么替代方案呢？

在stackoverflow网站上，有人问了个 “How to make a flat list out of list of lists” 问题，正是我们在上篇文章中提出的问题。在回答中，有人分析了 7 种方法的时间性能。

先看看测试代码：

import functoolsimport itertoolsimport numpyimport operatorimport perfplotdef forfor(a):    return [item for sublist in a for item in sublist]def sum_brackets(a):    return sum(a, [])def functools_reduce(a):    return functools.reduce(operator.concat, a)def functools_reduce_iconcat(a):    return functools.reduce(operator.iconcat, a, [])def itertools_chain(a):    return list(itertools.chain.from_iterable(a))def numpy_flat(a):    return list(numpy.array(a).flat)def numpy_concatenate(a):    return list(numpy.concatenate(a))perfplot.show(    setup=lambda n: [list(range(10))] * n,    kernels=[        forfor, sum_brackets, functools_reduce, functools_reduce_iconcat,        itertools_chain, numpy_flat, numpy_concatenate        ],    n_range=[2**k for k in range(16)],    logx=True,    logy=True,    xlabel='num lists'    )

代码囊括了最具代表性的 7 种解法，使用了 perfplot （注：这是该测试者本人开发的库）作可视化，结果很直观地展示出，随着数据量的增加，这几种方法的效率变化。

从测试图中可看出，当数据量小于 10 的时候，sum() 函数的效率很高，但是，随着数据量增长，它所花的时间就出现剧增，远远超过了其它方法的损耗。

值得注意的是，functools_reduce 方法的性能曲线几乎与 sum_brackets 重合。在另一个回答中，有人也做了 7 种方法的性能测试（巧合的是，所用的可视化库也是测试者自己开发的），在这几种方法中，functools.reduce 结合 lambda 函数，虽然写法不同，它的时间效率与 sum() 函数也基本重合：

from itertools import chainfrom functools import reducefrom collections import Iterable  # or from collections.abc import Iterableimport operatorfrom iteration_utilities import deepflattendef nested_list_comprehension(lsts):    return [item for sublist in lsts for item in sublist]def itertools_chain_from_iterable(lsts):    return list(chain.from_iterable(lsts))def pythons_sum(lsts):    return sum(lsts, [])def reduce_add(lsts):    return reduce(lambda x, y: x + y, lsts)def pylangs_flatten(lsts):    return list(flatten(lsts))def flatten(items):    """Yield items from any nested iterable; see REF."""    for x in items:        if isinstance(x, Iterable) and not isinstance(x, (str, bytes)):            yield from flatten(x)        else:            yield xdef reduce_concat(lsts):    return reduce(operator.concat, lsts)def iteration_utilities_deepflatten(lsts):    return list(deepflatten(lsts, depth=1))from simple_benchmark import benchmarkb = benchmark(    [nested_list_comprehension, itertools_chain_from_iterable, pythons_sum, reduce_add,     pylangs_flatten, reduce_concat, iteration_utilities_deepflatten],    arguments={2**i: [[0]*5]*(2**i) for i in range(1, 13)},    argument_name='number of inner lists')b.plot()

这就证实了两点：sum() 函数确实性能堪忧；它的执行效果实际是每个子列表逐一相加（concat）。

那么，问题来了，拖慢 sum() 函数性能的原因是啥呢？

在它的实现源码中，我找到了一段注释：

/* It's tempting to use PyNumber_InPlaceAdd instead ofPyNumber_Add here, to avoid quadratic running timewhen doing 'sum(list_of_lists, [])'.  However, thiswould produce a change in behaviour: a snippet likeempty = []sum([[x] for x in range(10)], empty)would change the value of empty. */

为了不改变 sum() 函数的第二个参数值，CPython 没有采用就地相加的方法（PyNumber_InPlaceAdd），而是采用了较耗性能的普通相加的方法（PyNumber_Add）。这种方法所耗费的时间是二次方程式的（quadratic running time）。

为什么在这要牺牲性能呢？我猜想（只是浅薄猜测），可能有两种考虑，一是为了第二个参数的一致性，因为它通常是一个数值，是不可变对象，所以当它是可变对象类型时，最好也不对它做修改；其次，为了确保 sum() 函数是个纯函数，为了多次执行时能返回同样的结果。

那么，我要继续问：哪种方法是最优的呢？

综合来看，当子列表个数小于 10 时，sum() 函数几乎是最优的，与某几种方法相差不大，但是，当子列表数目增加时，最优的选择是 functools.reduce(operator.iconcat, a, [])，其次是 list(itertools.chain.from_iterable(a)) 。

事实上，最优方案中的 iconcat(a, b) 等同于 a += b，它是一种就地修改的方法。

operator.iconcat(a, b)operator.__iconcat__(a, b)a = iconcat(a, b) is equivalent to a += b for a and b sequences.

这正是 sum() 函数出于一致性考虑，而舍弃掉的实现方案。

至此，前文提出的问题都找到了答案。

我最后总结一下吧：sum() 函数采用的是非就地修改的相加方式，用作列表降维时，随着数据量增大，其性能将是二次方程式的剧增，所以说是性能堪忧；而 reduce 结合 iconcat 的方法，才是大数据量时的最佳方案。

这个结果是否与你所想的一致呢？希望本文的分享，能给你带来新的收获。

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