“list.append 如何在 Python 中工作”？这样一个简单的问题，您可能会用“为什么这很重要？”来回答这个问题。

一方面，是否关心 Python 应用程序的性能很重要。

其次，也许是一个更令人信服的原因，如果你打算面试高级 Python 开发人员的角色，它可能会让你得到这份工作。

最后，您可能还会发现了解事物在闪亮美丽的 Python 语言的引擎盖下是如何工作的很有趣和有趣！

介绍

我最近在面试 Python 开发人员的职位。

正处于最后一轮阶段，并且正在接受他们在该地区的一位技术开发人员的技术面试。

他问我的第一个问题是：

list.append在 Python 中如何工作？

从表面上看，这是一个如此简单的问题，但大多数 Python 开发人员都难以回答。

特别是如果他们没有其他编程语言的经验。

那么它是如何list.append工作的呢？

在引擎盖下偷看

   如果您曾经学习过的唯一编程语言是 Python，那么您可能从未听说过数组。但从根本上讲，这     这就是 Python 列表的构建基础。

对于那些不熟悉的人，这里有一个简单的定义：

在计算机科学中，数组是由一组元素组成的数据结构，每个元素至少由一个数组索引或键标识。

这听起来很像 Python 列表。但这里有一个转折点：数组的大小是固定的。

这意味着一旦您创建了一个包含 10 个元素的数组，就不可能向其中添加第 11 个元素。不会array.append(new_element)有帮助。

就像我之前告诉过你的，Python 列表是使用数组实现的。但是列表提供了一些额外的功能，让您永远不会考虑“我可以在列表中存储的最大元素数量是多少？”。

但是 Python 列表是如何实现的呢？一旦你知道了，你就会明白为什么在最坏的情况下，在我们需要存储给定数量的元素 N 的情况下，Python 应用程序可能需要最多 x3 的内存，而不是存储这 N 个元素所需的内存。

顺便说一句，这也是面试问题的答案。

执行

   为什么 Python 应用程序在使用 Python 列表时可能需要 x3 倍的内存来将 N 个元素存储在数组      中？

 append这与 Python 列表如何允许您通过ing不断地向它们添加更多元素有关。

您可以将 Pythonlist视为一个包含数组及其状态最大长度的类。它可能还将索引存储在要附加新元素的位置。

当您想要添加的元素超出当前数组允许的大小时，Python 只需创建一个新的、更大的数组并将所有现有元素复制到其中。然后将我们首先要附加的元素添加到它的末尾。

让我们形象化它。让我们从一个包含 4 个元素的列表开始：1、2、3 和 4。

正如我们所看到的，目前，我们的列表包含一个大小为 4 的数组，并且该数组的每个元素当前都已满。

那么当我们想将整数 5 添加到列表中时会发生什么？

该列表看到它要添加的索引≥数组的最大大小，因此它知道它必须创建一个更大的数组才能存储新元素。

但是新数组的最大大小是多少？

创建一个最大大小比当前数组大 1 的数组没有多大意义。这实际上意味着在每次追加操作时，我们都必须创建一个新数组。

相反，Python 创建了一个新数组，其空间量为原始数组的 x2。

最后

以上就是勤奋唇膏为你收集整理的Python 面试题：list.append 在 Python 中是如何工作的？介绍在引擎盖下偷看执行用于 N 个元素的 x3 内存的全部内容，希望文章能够帮你解决Python 面试题：list.append 在 Python 中是如何工作的？介绍在引擎盖下偷看执行用于 N 个元素的 x3 内存所遇到的程序开发问题。

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