List是python中比較常用的數據類型，一般向list添加元素有如下四種方法（append，extend，insert，+），自己寫了個簡單方法，向一個空的list添加3千萬個相同元素，比較了下這四種方法的效率：
import time
def append(n):
a=[]
for i in range(n):
a.append(1)
def insert(n):
b=[]
for i in range(n):
b.insert(i, 1)
def extend(n):
c=[]
for i in range(n):
c.extend((1,))
def sum(n):
d=[]
list = [1]
for i in range(n):
list1 = d + list
num = 30000000
intervall1 = time.time()
append(num)
print('append',time.time()-intervall1)
intervall2 = time.time()
insert(num)
print('insert',time.time()-intervall2)
intervall3 = time.time()
extend(num)
print('extend',time.time()-intervall3)
intervall4 = time.time()
sum(num)
print('sum',time.time()-intervall4)
運行結果：
(sum代表+方法，下面簡稱sum)
append 2.937000036239624(秒)
insert 5.21399998664856(秒)
extend 2.991000175476074(秒)
sum 2.7809998989105225(秒)
從結果看來sum的效率最高，insert效率最低，append和extend效率基本一致。
1.首先sum方法不同於前三種方法，前三種方法添加元素時是在原來的list對象進行操作，他們沒有返回值。而sum方法是將兩個list對象連接，生成一個新的list對象，從而消耗額外的內存。(對於io密集型應用不建議用該方法，況且針對append方法來說效率提升有限)
2. append() 追加單個元素到List的尾部，只接受一個參數，參數可以是任何數據類型，被追加的元素在List中保持着原結構類型。此元素如果是一個list，那么這個list將作為一個整體進行追加，注意append()和extend()的區別。
>>> list1=['a','b']
>>> list1.append('c')
>>> list1
['a', 'b', 'c']
3.extend() 將一個列表中每個元素分別添加到另一個列表中，只接受一個參數；extend()相當於是將list B 連接到list A上。
>>> list1
['a', 'b', 'c']
>>> list1.extend('d')
>>> list1
['a', 'b', 'c', 'd']
4.insert() 將一個元素插入到列表中，但其參數有兩個（如insert(1,”g”)），第一個參數是索引點，即插入的位置，第二個參數是插入的元素。
>>> list1 ['a', 'b', 'c', 'd'] >>> list1.insert(1,'x') >>> list1 ['a', 'x', 'b', 'c', 'd']
為什么人們普遍說append效率要高於insert，因為Python中的列表並不是傳統意義上的列表，這也是Python中列表的append操作比insert操作高效的根本原因。傳統意義上的列表，通常叫做鏈表，是通過一系列的節點來實現的，每個節點（尾節點除外）都有一個指向下一個節點的指針。簡單單向鏈表（雙向鏈表多一個指向前一個節點的指針）實現如下：
class Node:
def __init__(self,value,next=Node)
self.value=value
self.next=next
將節點構造成列表：
>>>L=Node("a",Node("b",Node("c",Node("d"))))
>>>L.next.next.value
'c'
但是Python中的列表則與此不同。它不是由若干個獨立的節點相互引用而組成的，而是一整塊單一連續的內存區塊--我們通常稱之為數組。這直接導致其與鏈表之間的一些區別。例如，盡管兩者在遍歷時的效率相差無幾（除了鏈表有一些額外開銷），但是如果我們按照既定索引值對某元素進行直接訪問的話，顯然使用數組會更加的高效。因為在數組中，我們通常可以直接計算出目標元素在內存中的位置，並對其進行直接訪問。而對於鏈表，我們需要從頭開始遍歷整個鏈表。
但是對於insert操作來說，情況又有所不同。對於鏈表而言，只要知道了在哪里執行insert操作，其操作成本是非常低的。無論該鏈表中有多少元素，其操作時間大致相同。但是，對於數組而言，每次執行insert操作都需要移動插入點右邊所有的元素，甚至在必要時需要把所有數組元素復制到另外一個更大的數組中。也正因如此，append操作通常會采用一種被稱為動態數組或向量的特定解決方案。其主要思路是將內存分配的過大一些，並且等到其溢出時，在線性時間內再次重新分配內存。但這樣做似乎會使得append操作變得跟insert操作一樣糟糕。其實不然，因為盡管這兩種情況會迫使我們去搬動大量的元素，但主要的不同點在於，對於append操作，發生這樣的可能性要小得多。事實上，只要我們能確保每次所搬入的數組都大過原數組一定的比例（例如20%甚至100%），那么該操作的平均成本（或者說的更確切一些，將這些搬運開銷均攤到每次append操作中去）通常是常數的。