5 способов создать пустой список в Python: техники и оптимизация

Для кого эта статья:

• Python-разработчики
• Студенты и новички в программировании

• Специалисты по обработке больших данных

  Создание пустых списков заданного размера — задача, с которой сталкивается каждый Python-разработчик. Между кажущейся простотой и элегантным решением лежит пропасть из нюансов производительности и особенностей языка. Правильно инициализированный список может сэкономить драгоценные миллисекунды при обработке больших данных или предотвратить коварные ошибки в критически важном коде. Давайте исследуем пять мощных техник создания пустых списков, которые трансформируют ваш код от посредственного к выдающемуся. 🐍✨

Хотите мастерски владеть всеми инструментами Python? На курсе Обучение Python-разработке от Skypro вы не только разберётесь с тонкостями инициализации списков, но и научитесь писать эффективный, чистый код, который ценится работодателями. Наши студенты создают полноценные веб-проекты уже через 8 недель обучения, а трудоустройство гарантировано договором!

Зачем нужны пустые списки заданного размера в Python

Предварительное резервирование памяти для списков — не просто вопрос стиля, но и критический аспект производительности. Когда вы создаёте пустой список с помощью my_list = [] и затем добавляете элементы методом append(), Python вынужден многократно перераспределять память, что критически снижает эффективность при работе с большими наборами данных.

Рассмотрим ключевые преимущества инициализации списков с заданным размером:

• Оптимизация производительности: предварительное выделение памяти устраняет необходимость в динамическом перераспределении
• Предсказуемое поведение: гарантированный размер списка предотвращает неожиданные ошибки индексации
• Чистота кода: снижает количество служебного кода в циклах обработки
• Улучшение читабельности: явное указание размера делает код более самодокументируемым

Михаил Соколов, lead backend-разработчик

Однажды я работал над проектом, где требовалось обрабатывать миллионы записей финансовых транзакций. Наивная реализация с results = [] и последующими append() работала катастрофически медленно — около 12 секунд на 1 миллион записей. Когда я заменил её на предварительно инициализированный список results = [None] * 1000000 с последующими прямыми присваиваниями, время выполнения сократилось до 3.8 секунды. Простое изменение в инициализации дало ускорение более чем в три раза!

Важно понимать, когда именно следует использовать предварительно инициализированные списки:

Теперь, понимая важность этого подхода, рассмотрим различные способы создания списков заданного размера, начиная с самого распространённого — умножения списков. 🧠

Метод умножения списков: [None] * n

Умножение списков — один из самых интуитивно понятных и элегантных способов создания списков заданного размера в Python. Синтаксис [элемент] * n буквально говорит: "Создай список, содержащий элемент, повторенный n раз".

Базовый шаблон выглядит следующим образом:

n = 10
empty_list = [None] * n # Создаст список [None, None, None, None, None, None, None, None, None, None]

Вместо None можно использовать любое значение-заполнитель:

• [0] * n — для числовых списков
• [""] * n — для строковых списков
• [False] * n — для булевых списков

Главное преимущество данного метода — его лаконичность и высокая производительность. Внутренняя реализация Python оптимизирует такие операции, выделяя память единым блоком.

Анастасия Крылова, преподаватель алгоритмов и структур данных

На втором занятии курса по алгоритмам я столкнулась с интересной ситуацией. Студент пытался инициализировать двумерную матрицу с помощью matrix = [[0] * n] * m и потом был удивлен, что при изменении одного элемента менялись значения во всех строках. Это стало отличной иллюстрацией подводного камня метода умножения — все созданные списки ссылаются на один и тот же объект! С тех пор я всегда подчеркиваю: для многомерных структур данных используйте конструкции вида [[0 for _ in range(n)] for _ in range(m)], чтобы создать действительно независимые вложенные списки.

При использовании метода умножения списков важно учитывать следующие особенности:

В целом, метод умножения списков идеально подходит для одномерных структур с неизменяемыми значениями. Для более сложных случаев стоит обратить внимание на генераторы списков, которые мы рассмотрим в следующем разделе. 🔄

Создание списков через генераторы и list comprehension

Генераторы списков (list comprehension) представляют собой мощный и выразительный инструмент Python для создания списков любой структуры, включая пустые списки заданного размера. Этот подход объединяет элегантность функционального программирования с гибкостью императивных конструкций.

Основной синтаксис для создания пустого списка заданного размера выглядит так:

n = 5
empty_list = [None for _ in range(n)] # [None, None, None, None, None]

Символ подчеркивания _ используется по соглашению для обозначения переменной, значение которой нас не интересует — нам важен только сам факт итерации.

Генераторы списков предоставляют несколько существенных преимуществ:

• Выразительность: код становится более читаемым и декларативным
• Безопасность для многомерных структур: каждый вложенный список создается независимо
• Возможность применения условной логики: можно встраивать условия прямо в генератор
• Гибкость инициализации: можно создавать списки с различными начальными значениями

Для создания двумерных структур, генераторы списков превосходят метод умножения:

n, m = 3, 4
matrix = [[None for _ in range(m)] for _ in range(n)] # Матрица 3x4 из None

Для более сложных случаев можно использовать условную логику прямо внутри генератора:

n = 10
alternating = [0 if i % 2 == 0 else None for i in range(n)] # [0, None, 0, None, 0, None, 0, None, 0, None]

Важно отметить, что для очень больших списков генераторы могут быть менее эффективными по сравнению с методом умножения, поскольку Python должен выполнять дополнительные операции для каждого элемента. Однако это компенсируется гибкостью и безопасностью, особенно при работе с изменяемыми объектами.

При необходимости создавать списки с динамическим содержимым, генераторные выражения (generator expressions) могут оказаться ещё более эффективными:

n = 1000000
# Создает итератор, а не список в памяти
values_generator = (compute_value(i) for i in range(n))
# Потребляет элементы по мере необходимости
for value in values_generator:
process(value)

Такой подход позволяет обрабатывать последовательности практически неограниченного размера без выделения всей памяти заранее, что особенно ценно при обработке больших данных. 🧩

Инициализация с помощью встроенных функций list() и range()

Встроенные функции list() и range() предоставляют лаконичный способ создания списков заданного размера, особенно когда требуется последовательное заполнение. Этот метод использует преимущества ленивой оценки Python и оптимизированного выделения памяти.

Основной шаблон для создания пустого списка с использованием этих функций:

n = 10
# Создает список [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
indexed_list = list(range(n))

Если вам нужен именно пустой список (заполненный None или другим значением), можно комбинировать этот подход с map():

n = 5
# Создает список [None, None, None, None, None]
empty_list = list(map(lambda _: None, range(n)))

Хотя это выглядит многословнее, чем другие методы, у такого подхода есть уникальные преимущества:

• Эффективная работа с последовательностями: range() генерирует числа «на лету», не храня их в памяти
• Гибкость настройки диапазона: можно указывать начало, конец и шаг последовательности
• Совместимость с функциональным стилем: легко интегрируется с map(), filter() и другими функциями высшего порядка
• Ясная семантика: метод явно указывает на преобразование последовательности

Интересно, что метод list(range(n)) часто оказывается самым быстрым способом создания индексированного списка, особенно при работе с большими последовательностями:

import time

n = 10**7 # 10 миллионов элементов

start = time.time()
list_1 = list(range(n))
time_1 = time.time() – start

start = time.time()
list_2 = [i for i in range(n)]
time_2 = time.time() – start

print(f"list(range()): {time_1:.6f} секунд")
print(f"list comprehension: {time_2:.6f} секунд")
# Типичный вывод:
# list(range()): 0.237814 секунд
# list comprehension: 0.401235 секунд

Для создания списков с повторяющимися значениями можно использовать комбинацию itertools.repeat и list():

from itertools import repeat
n = 5
# Создает список [0, 0, 0, 0, 0]
zeros = list(repeat(0, n))

Этот метод особенно полезен, когда вы работаете с итераторами или требуется интеграция с функциональным стилем программирования в Python. 🔄

Сравнение производительности методов для разных задач

Выбор оптимального метода создания пустого списка заданного размера должен основываться на конкретном сценарии использования и требованиях к производительности. Я провёл серию тестов на различных размерах данных для выявления сильных и слабых сторон каждого подхода.

Для объективности оценки производительности я использовал модуль timeit и усреднял результаты по 1000 запусков для каждого метода:

import timeit

def benchmark(stmt, setup="pass", number=1000):
return timeit.timeit(stmt, setup=setup, number=number)

Результаты тестирования для списка из 10,000 элементов:

Для разных сценариев использования можно выделить следующие рекомендации:

• Максимальная скорость для одномерных списков: [None] * n или [0] * n
• Многомерные структуры: [[None for _ in range(m)] for _ in range(n)]
• Последовательные числа: list(range(n))
• Ограниченная память: генераторы (None for _ in range(n))
• Сложная инициализация: list comprehension с условиями

Интересно отметить, что производительность может значительно меняться в зависимости от размера списка. Для малых списков (до 100 элементов) разница между методами практически неощутима, но для очень больших структур (миллионы элементов) эти различия становятся критичными.

При работе с очень большими списками также стоит учитывать не только время инициализации, но и производительность последующих операций. Например, прямое индексирование my_list[i] = value обычно работает быстрее, чем my_list.append(value), но только если список уже имеет соответствующий размер.

Важно также понимать, что инициализация — это только начало жизненного цикла списка. Для полной оптимизации следует учитывать весь путь работы с данными: создание, наполнение, обработку и уничтожение структур данных. 📊

Рассмотрев пять эффективных способов создания пустых списков, мы видим, что выбор метода напрямую влияет на производительность и чистоту кода. Для повседневных задач метод умножения [None] * n даёт оптимальный баланс между скоростью и читабельностью. При работе с многомерными структурами генераторы списков становятся незаменимыми. А когда требуется последовательная обработка больших данных — функциональные подходы с итераторами приходят на помощь. Применяйте эти знания осознанно, понимая сильные стороны каждого метода, и ваш Python-код станет не просто рабочим, а по-настоящему профессиональным.