摘要：在日常 Python 开发工作中，我们常常会使用 和 list 这两种方式来创建列表。对大多数开发者而言，这两种写法似乎可以互换使用，都能得到一个空列表。然而，这种表面现象掩盖了它们之间存在的实质性差异。这些差异不仅影响代码性能，还涉及可读性、程序正确性以及维
与 list 的本质区别与实战应用
在日常 Python 开发工作中，我们常常会使用 和 list 这两种方式来创建列表。对大多数开发者而言，这两种写法似乎可以互换使用，都能得到一个空列表。然而，这种表面现象掩盖了它们之间存在的实质性差异。这些差异不仅影响代码性能，还涉及可读性、程序正确性以及维护成本。本文将深入剖析这两种创建列表的方式，揭示它们背后的机制，帮助开发者做出更明智的技术选择。
从最基础的层面看， 和 list 确实都能创建一个空列表：
a = b = listprint(a == b) # True这段代码的输出结果是 True，表明两个变量的内容是相等的。然而，这仅仅是表象。当我们深入到实现细节、性能考量和特定使用场景时，会发现它们之间存在着不可忽视的差异。这些差异在日常简单应用中可能微不足道，但在高性能要求、复杂系统设计或特定编程模式下，却可能成为程序稳定性的关键因素。
在性能方面， 语法比 list 函数调用更快。我们可以通过简单的基准测试来验证这一点：
import timeitprint(timeit.timeit('', number=1000000))print(timeit.timeit('list', number=1000000))在大多数机器上， 的执行速度明显优于 list。这一差异的原因在于底层实现机制： 是一种字面量语法，它由 Python 解释器直接解析，没有额外的函数调用开销；而 list 是一个函数调用，涉及查找函数、压栈、执行函数体、返回结果等一系列操作，带来了不可避免的性能开销。
虽然在一般应用场景中，这种微小的性能差异几乎可以忽略不计，但在高频循环、大数据量处理或性能敏感的系统中，这种差异会随着调用次数的累积而变得显著。对于追求极致性能的开发者而言，在创建空列表时优先选择 而非 list 是一个值得遵循的最佳实践。
除了性能考量，代码可读性也是选择列表创建方式的重要因素。在 Python 社区， 通常被认为更加简洁、直观，也更符合 Python 的设计哲学。例如：
usernames =相比于：
usernames = list前者更加简洁明了，一眼就能看出这是一个空列表。然而，当涉及到将其他可迭代对象转换为列表时，list 则显得更加明确和必要：
list('hello') # ['h', 'e', 'l', 'l', 'o']list(range(3)) # [0, 1, 2]在这些场景中，list 不仅是必要的语法要求，还能清晰地表达开发者的意图——将一个非列表对象转换为列表。因此，在选择使用哪种方式时，我们需要权衡代码的简洁性与表达的明确性，根据具体上下文做出合理选择。
在 Python 中，一个常见的陷阱是使用可变对象作为函数的默认参数。这与 和 list 的选择密切相关：
# 错误示例def append_item(item, lst=): lst.append(item) return lstprint(append_item('a')) # ['a']print(append_item('b')) # ['a', 'b']这段代码的行为可能与初学者的预期不符。第二次调用函数时，返回的列表包含了第一次调用添加的元素。这是因为 作为默认参数时，只在函数定义时被求值一次，而不是在每次调用时重新创建。这导致所有函数调用共享同一个列表对象，产生难以调试的错误。
正确的做法是：
def append_item(item, lst=None): if lst is None: lst = # 或 lst = list lst.append(item) return lst在这个修正版本中，我们在函数体内创建新的列表对象，确保每次调用函数时都能获得一个全新的列表，避免了共享状态带来的问题。这个例子展示了理解 和 list 本质差异的重要性——它们的创建时机和作用域会影响程序的行为逻辑。
list 相较于 的一个显著优势是其能够接受参数，将其他可迭代对象转换为列表：
list(range(3)) # [0, 1, 2]list((1, 2, 3)) # [1, 2, 3]list({1, 2, 3}) # [1, 2, 3]list(map(str, [1,2])) # ['1', '2']这些转换在数据处理流程中极为常见，特别是在处理来自不同数据源的信息时。而 作为一个字面量语法，不具备这种转换能力：
('abc') # TypeError这种语法错误清晰地表明了两者的功能边界。在需要进行数据类型转换的场景中，list 是不可或缺的工具。理解这一差异，能帮助开发者在数据处理流水线中选择合适的工具，提高代码的表达力和效率。
在 Python 中，有一个重要概念是区分"相等"和"相同"。两个对象可以内容相等（使用 == 比较），但它们可能是完全不同的对象实例（使用 is 比较）：
a = b = print(a == b) # Trueprint(a is b) # False每次调用 或 list 都会创建一个全新的列表对象，这意味着：
== # True is # False理解这一区别对于处理复杂数据结构和避免意外的引用共享至关重要。在某些情况下，开发者可能错误地假设两个看起来相同的列表是同一个对象，从而在修改一个列表时意外影响到另一个。这种错误在处理嵌套数据结构时尤为常见，需要特别警惕。
在实际编程中，一个常见但容易出错的场景是在循环中初始化列表。考虑以下代码：
output = [] * 3output[0].append(1)print(output) # [[1], [1], [1]]这段代码的输出可能出乎意料。开发者可能期望得到 [[1], , ]，但实际上三个子列表都是同一个对象的引用。正确的方法是：
output = [ for _ in range(3)]# 或output = [list for _ in range(3)]这两种写法都能创建三个独立的列表对象，避免了引用共享问题。这个例子展示了在复杂数据结构初始化时，对 和 list 本质理解的重要性。看似简单的语法选择，实际上关系到程序逻辑的正确性。
基于上述分析，我们可以总结出在不同场景下选择 或 list 的实用策略：
优先使用 的场景：
创建空列表，特别是在性能敏感的代码路径中追求代码简洁性和可读性的场合在循环内部或函数中需要频繁创建新列表时作为大多数场景下的默认构造方式results =优先使用 list 的场景：
将其他可迭代对象转换为列表需要避免可变默认参数陷阱的函数内部在数据处理管道中明确表达转换意图从生成器或映射对象动态创建列表names = list(map(str.upper, ['alice', 'bob']))这种策略性的选择，不仅能提高代码性能，还能增强代码的表达力和可维护性。它反映了专业开发者对工具的深入理解和精准运用。
表面上， 和 list 的选择似乎只是一个语法偏好问题。然而，深入思考这一选择，我们能发现它与软件设计的核心原则密切相关。Python 作为一种强调可读性和明确性的语言，提供了多种方式实现相同功能，这既是灵活性的体现，也是对开发者判断力的考验。
在软件设计中，"显式优于隐式"是一条重要原则。list 在转换场景中提供了明确的意图表达，而 在创建空列表时则体现了简洁和效率。理解何时选择哪种方式，不仅是技术层面的决策，更是对代码可读性、可维护性和性能平衡的艺术把握。
此外，这一选择也反映了编程中的一个普遍规律：没有放之四海而皆准的解决方案。最佳实践总是依赖于具体上下文。专业开发者需要根据项目需求、团队习惯和性能要求，灵活运用不同的工具，而不是机械地遵循单一模式。
和 list 在 Python 中看似简单的两种列表创建方式，实际上蕴含着丰富的技术细节和设计考量。它们之间的差异不仅涉及性能优化，还包括代码可读性、程序正确性和维护成本等多个维度。
对于追求卓越的开发者而言，理解这些差异并根据具体场景做出明智选择，是提升代码质量和开发效率的重要途径。在性能关键路径上， 提供了微小但累积显著的优势；在数据转换场景中，list 展示了不可或缺的灵活性；在函数设计中，对两者行为的深入理解能帮助避免常见的陷阱。
真正专业的代码不是简单地让程序运行起来，而是通过深思熟虑的设计选择，在性能、可读性和正确性之间找到最佳平衡点。 和 list 的选择正是这种专业精神的微观体现——在细节中见真章，在选择中显功力。
当我们不再将这些语法视为简单的工具，而是理解其背后的设计哲学和适用场景时，我们的代码将变得更加精准、高效和可维护。这正是从普通开发者迈向专业工程师的关键一步：不仅知道如何写代码，更明白为何如此写代码。在 Python 的世界里，每一个括号、每一个函数调用都蕴含着设计的智慧，等待我们去发现和应用。
来源：高效码农
