+ 与 f 字符串的字符串连接

Question

假设我有两个变量：

>>> a = "hello"
>>> b = "world"

我可以通过两种方式连接它们；使用

+

:

>>> a + b
"helloworld"

或使用 f 字符串：

>>> f"{a}{b}"
"helloworld"

哪种方式更好或者更好的做法？有人告诉我 f 弦在性能和鲁棒性方面是更好的做法，我想详细了解原因。

Answer 1

就性能而言，我本以为格式字符串文字会比字符串连接快得多，但我惊讶地发现事实并非如此。

我使用

timeit

模块来测试格式字符串文字与字符串连接所需的时间。我测试了长度为 10 到 100 万个字符的字符串。

from timeit import timeit
import matplotlib.pyplot as plt
n = 1000000000

setup = """\
a = 'a'*{str_len}
b = 'b'*{str_len}
"""

fstr_stmt = """\
f'{a}{b}'
"""

concat_stmt = """\
a+b
"""

str_lens = [10, 100, 1000, 10000, 100000, 1000000]
fstr_t = []
concat_t = []
for str_len in str_lens:
    n_iters = n//str_len
    fstr_t.append(timeit(setup=setup.format(str_len=str_len), stmt=fstr_stmt, number=n_iters)/n_iters)
    concat_t.append(timeit(setup=setup.format(str_len=str_len), stmt=concat_stmt, number=n_iters)/n_iters)
    ratio = fstr_t[-1]/concat_t[-1]
    print(f"For two strings of length {str_len:7d}, concatenation is {ratio:.5f} times faster than f-strings")
plt.plot(str_lens, fstr_t, "r*-")
plt.plot(str_lens, concat_t, "c*-")
plt.xscale("log")
plt.yscale("log")
plt.xlabel("String length (log scale)")
plt.ylabel("Seconds per iteration (log scale)")
plt.grid()
plt.show()

控制台输出：

For two strings of length      10, concatenation is 1.06938 times faster than f-strings
For two strings of length     100, concatenation is 1.14887 times faster than f-strings
For two strings of length    1000, concatenation is 1.13994 times faster than f-strings
For two strings of length   10000, concatenation is 1.26934 times faster than f-strings
For two strings of length  100000, concatenation is 1.21585 times faster than f-strings
For two strings of length 1000000, concatenation is 1.01816 times faster than f-strings

还有剧情：

总结： 使用字符串连接运算符比使用格式字符串文字稍快。除非您要执行数十万个字符串连接并且需要非常快地完成它们，否则所选择的实现不太可能产生影响。

从可读性的角度来看，f 字符串文字比字符串连接更美观且更易于阅读。此外，正如 Daniel 的回答指出的那样，f 字符串能够处理不同类型的输入，而使用

+

需要两个对象都是字符串（或

__add__

和

__radd__

方法的重载）。

编辑：正如 chepner 在他们的评论中指出的那样，当涉及两个以上的字符串时，使用 f 字符串更有效。例如，将另一个变量

c

添加到设置和

timeit

语句中会产生以下控制台输出：

For three strings of length      10, concatenation is 0.77931 times faster than f-strings
For three strings of length     100, concatenation is 0.67699 times faster than f-strings
For three strings of length    1000, concatenation is 0.60220 times faster than f-strings
For three strings of length   10000, concatenation is 1.27484 times faster than f-strings
For three strings of length  100000, concatenation is 0.98911 times faster than f-strings
For three strings of length 1000000, concatenation is 0.60201 times faster than f-strings

Answer 2

这有两个方面：性能和便利性。

在 Python 3.8.0 中使用

timeit

，我发现使用 f 字符串的连接始终比

+

慢，但对于较长的字符串，百分比差异很小：

>>> from timeit import timeit
>>> timeit('a + b', setup='a, b = "hello", "world"')
0.059246900000289315
>>> timeit('f"{a}{b}"', setup='a, b = "hello", "world"')
0.06997206999949412
>>> timeit('a + b', setup='a, b = "hello"*100, "world"*100')
0.10218418099975679
>>> timeit('f"{a}{b}"', setup='a, b = "hello"*100, "world"*100')
0.1108272269993904
>>> timeit('a + b', setup='a, b = "hello"*10000, "world"*10000')
2.6094200410007033
>>> timeit('f"{a}{b}"', setup='a, b = "hello"*10000, "world"*10000')
2.7300010479993944

但是，当您的输入还不是字符串时，f 字符串可能会更方便一些：

>>> a, b = [1, 2, 3], True
>>> str(a) + str(b)
'[1, 2, 3]True'
>>> f'{a}{b}'
'[1, 2, 3]True'

Answer 3

如果您有更多字符串（>2 个字符串，每个字符串 1 个字符）要连接，f 字符串的性能会更好：

>>> from timeit import timeit

>>> timeit('a+b', setup='a,b = "h", "e"')
0.05678774899979544
>>> timeit('f"{a}{b}"', setup='a,b = "h", "e"')
0.09656870200024059

>>> timeit('a+b+c', setup='a,b,c = "h", "e", "l"')
0.09475198700010878
>>> timeit('f"{a}{b}{c}"', setup='a,b,c = "h", "e", "l"')
0.08498188300018228

>>> timeit('a+b+c+d', setup='a,b,c,d = "h", "e", "l", "l"')
0.13406166100003247
>>> timeit('f"{a}{b}{c}{d}"', setup='a,b,c,d = "h", "e", "l", "l"')
0.09481844199990519

>>> timeit('a+b+c+d+e', setup='a,b,c,d,e = "h", "e", "l", "l","o"')
0.21804361799991057
>>> timeit('f"{a}{b}{c}{d}{e}"', setup='a,b,c,d,e = "h", "e", "l", "l","o"')
0.11850353900013033

Answer 4

方法 2 是一种更清晰的方式来表达您希望将字符串连接在一起。这就是为什么我建议在您提供的情况下使用该方法。

方法一的问题是当您开始使用不同的类型时。

# integers
a = 1
b = 2
a + b # 3
f'{a}{b}' # 12

# lists
a = [2, 3]
b = [5, 6]
a + b  # [2, 3, 5, 6]
f'{a}{b}' # [2, 3][5, 6]

# dicts
a = {'a': 3}
b = {'a': 5}
a + b # TypeError
f'{a}{b}' # {'a': 3}{'b': 5}

当值不是字符串时，您将得到不同的结果。我无法谈论性能，但根据该行执行的次数，它几乎没有区别。

Answer 5

取决于你需要什么。但大多数情况下 f 弦更好

原因： 1、清晰又简短

# if you have 2 to join:
a + b
f"{a}{b}"
# if you have 4 to join:

f"this is {a} and {b}, also {c} and {d}"
"this is" + a + "and" + b + "also" + c + "and" + d

2、更快、更容易使用

# example: it allows mult-line
f""" 
this{a}, this{b}
and this{c}
"""

# example: don't need type convert
"this is: " + str(a)
f"this is: {a}"

但是，正如我所说，取决于您需要什么

Answer 6

前两个答案都错了。真正的原因是随着字符串数量的增长，使用 f string 变得明显更快。正如您在下面看到的，差异相当大。随着我们增加串联数量，这个值还会增加。

>>> timeit('f"{a}{b}{c}{d}{e}{f}{g}{h}"', setup='a, b, c, d, e, f, g, h = ("hello" * 100,) * 8')
0.22236634399996547
>>> timeit('a + b + c + d + e + f + g + h', setup='a, b, c, d, e, f, g, h = ("hello" * 100,) * 8')
0.48515824200148927