面试题：Python字符串格式化：性能与优化场景

Question

在一个需要频繁进行字符串格式化的循环中，有大量的数据需要格式化并输出，例如每次循环要格式化一个包含多个键值对的字典数据。请分析并比较使用`format`方法、`f - string`以及`%`操作符进行字符串格式化在这种场景下的性能表现，给出理论分析和通过代码测试验证的思路。

Answer 1

理论分析

1. %操作符：这是Python早期就存在的格式化方式。它的优点是语法简单，但是在格式化复杂数据结构时不够直观。从性能角度看，%操作符在格式化时需要解析格式化字符串和参数，在频繁格式化场景下，由于每次都要进行解析操作，性能相对较差。
2. format方法：它是Python 2.6引入的格式化方式，语法更灵活，支持位置参数、关键字参数等多种方式。在格式化过程中，format方法同样需要解析格式化字符串，虽然相对%操作符在功能上有所增强，但性能上并没有质的提升，在频繁格式化时，多次的解析操作也会带来性能损耗。
3. f - string：这是Python 3.6引入的格式化方式。f - string在运行时直接将变量值替换到字符串中，而不是像%操作符和format方法那样先解析格式化字符串再替换。这使得f - string在性能上更优，尤其是在频繁格式化的场景下，减少了解析字符串的开销。

代码测试验证思路

import timeit

# 定义一个字典数据
data = {'name': 'John', 'age': 30, 'city': 'New York'}

# 使用%操作符格式化字符串的函数
def format_with_percent():
    return '%(name)s is %(age)d years old and lives in %(city)s' % data

# 使用format方法格式化字符串的函数
def format_with_format():
    return '{name} is {age} years old and lives in {city}'.format(**data)

# 使用f - string格式化字符串的函数
def format_with_fstring():
    return f"{data['name']} is {data['age']} years old and lives in {data['city']}"

# 测试%操作符的性能
time_percent = timeit.timeit(format_with_percent, number = 10000)

# 测试format方法的性能
time_format = timeit.timeit(format_with_format, number = 10000)

# 测试f - string的性能
time_fstring = timeit.timeit(format_with_fstring, number = 10000)

print(f"使用%操作符的时间: {time_percent}")
print(f"使用format方法的时间: {time_format}")
print(f"使用f - string的时间: {time_fstring}")

通过timeit模块来测试每种格式化方式在多次执行（如10000次）时所花费的时间，从而直观地比较它们的性能。理论上，f - string花费的时间应该最少，%操作符和format方法相对较多。