前言

我们常用的字符串拼接方法有两个，一个是通过“+”号实现字符串的拼接，还一个就是通过join方法来实现拼接，前者在写法上更加便利，和数字之间的加法运算一样，通常只有两个运算对象，只不过他们的运算规则有所不同，字符的加法规则是“拼接”，数字的加法规则是“数值相加”；而join方法处理的对象通常是多个字符串，他们使用相同的拼接符号进行拼接最终得到一个字符串。值得注意的是，除了操作对象的个数不同以外，这两个功能几乎可以相互平替对方。

例子

来看一个具体例子：分别使用"+“方法和"join"方法实现n个字符串的拼接,如果使用”+"号实现可能会相对复杂：需要一个额外的for循环，因为它一次性只能操作两个字符串，而使用join则方便很多，具体代码实现如下，当然除了简单实现这两个方法外，还实现了clock这个装饰器用来统计执行的耗时和空间大小（粗略计算）。

from tools import clock

@clock(True, False)
def add(s_list):
    res = ''
    for s in s_list:
        res += s
    return res


@clock(True, False)
def join(s_list):
    return ''.join(s_list)


def main():
    for i in range(9):
        s_count = int(pow(10, i))
        s_list = ['abc' for _ in range(s_count)]
        add(s_list)
        join(s_list)
        add_cost_time = add.cost_time
        join_cost_time = join.cost_time
        print(f'字符串的个数:{s_count} add耗时:{add_cost_time}ns join耗时:{join_cost_time}ns', end=' ')
        if join_cost_time > 0:
            print(f'add耗时是join的{add_cost_time // join_cost_time}倍')
        else:
            print()


if __name__ == '__main__':
    main()

执行结果如下：
通过运行结果可以发现，随着操作的字符串的个数的增加，add方法和join方法他们使用的空间大小几乎保持一致（因为得到的结果是一样的），但是从10^5这个量级开始，add方法的耗时就比join方法的耗时明显高很多，并且每增加一个量级，耗时也会相应增加一个量级。那么为什么会有这样的一个结果呢？

源码探索

如果想知道为什么，那就必须要搞清楚这两个方法的实现方式和细节，才能搞明白为什么会有如此大的差距。如果你经常看某个方法的具体实现方式的话，以join方法为例，我相信你肯定会立马按住ctrl键，然后鼠标左键（当然这里不同的编辑器和快捷键会有所差别），跳到它的源代码：
可惜这次不幸的是：它只给你留下了一段注释和和一个占位符pass，通过注释可以知道，它告诉了我们join方法的功能就是通过指定的分隔符来拼接多个字符串的，但是却没有透露给你它的实现细节。
对于有一定经验的小伙伴来说可能已经猜到答案了：它的实现在"它的源码中"，在更深的一个层次。没错，它的实现在python的源代码中，在c语言这一层。通过下面这个图你可能就知道了：

str作为python中最常用的内建对象之一，当然也在"Objects"这个目录中。（至于它是如何找到并调用objects中对应方法的，这个问题可以留给大家去探索，虽然我也还没搞明白🙃🙃🙃 ）

如何找源码

在进行源码分析之前，首要的任务就是如何找到它，最重要的一个参考就是如上的截图，它列举出来了python源代码中每个目录代表的含义，其中，Lib和Modules中包含了所有的标准库，Objects包含了所有的Python内建对象，通过这三个目录我们应该就可以找到大部分我们需要的内容了。

注意：虽然这个是py2（具体一点是py2.4左右）的，但是根据我的对比，这些目录的含义基本上是没有变化的，只不过它内部的具体内容（特别是源代码）可能发生了很大的变化，如果你的版本越高的话。就拿我现在看的是py3.11的代码来看，它的源代码几乎是重新写了一遍（虽然只对比了几处）。

join源码分析

str是python的内置对象，因此它的源代码应该在Objects目录中，具体的位置可以根据该目录下文件的命名来判断（这个方法可能有点愚蠢，因为完全凭经验，没有具体的逻辑，主要是我也没有找到更好的方法😅 ）。这里join方法的实现就在这个join.h文件中，具体方法是(bytes_join)(PyObject *sep, PyObject *iterable)。我不知道大家第一眼看到这个源码的感觉是什么样的，如果你对c语言掌握的比较好的话，可能会感到很亲切；如果你像我一样只是了解一点（对c语言的掌握已经停留在了大一学习那会儿…）的话可能会比较头疼哈哈哈。不过这些都不重要，因为当我真正沉下心去看还是能够理解它的大概意思的，看的过程中特别要注意它的注释和变量名（对于python这样的知名项目的源码，你绝对可以相信它取的变量名能够达到“见名之意”的作用），这两个我认为是理解的它的关键切入点。此外，还可以借助强大的AI来协助我们理解带代码，如下图所示，它基本上完全地解释了整个方法的步骤。

接下来我们进入正题，排除掉开头的一些逻辑判断，我们可以将这个方法的核心逻辑分为三点：

1. 计算出序列中所有字符串拼接起来需要开辟的空间

   • 在这个循环计算的过程中可能有两个报错情况，一个是itemlen > PYSSIZE_T_MAX - sz和seplen > PY_SSIZE_T_MAX - sz，这个主要是防止需要开辟的空间大于最大值PYSSIZE_T_MAX
   • 另外一个报错就是sequence changed size during iteration，这个报错我相信大家比较熟悉，一不小心在循环中修改列表的大小就会报出这个错误。

2. 申请空间

3. 写入数据

注意：这里是先计算出需要开辟的空间，然后只进行一次空间的申请。

"+"法的源码分析

还是和上面的一样，如果对c语言了解比较浅的同学，可以借助强大的ai来协助我们一起来理解源码：

抛开一些判断的逻辑，其大致的核心逻辑如下：

• 1.计算出旧字符串的长度
• 2.根据旧字符串的长度之和创建新的字符串对象
• 3.分别将旧的left和right字符串写入到新的字符串中

注意：这里创建新的对象时就会进行空间的申请

大家有没有发现，不管是join方法还是“+”法方法，都会创建新的对象，进行一次空间申请，但是细心的小伙伴一定发现了，如果随着操作对象的数量增加，join方法始终都只需要进行一次空间的申请，而“+”法方法随着操作对象的数量的增加，它申请空间的次数也会随之增加，准确的说：如果有n（n>=2）个操作对象，那么“+”法需要进行n-1次空间申请，假设它们每次申请空间的耗时都相同，那么对n个对象进行拼接的耗时比就是：“+”法/join =n-1/1，所以上面例子是不是就说得通啦。😉

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