[Python] 文字列連結が遅い場合の高速化手法

# 連結したい文字列をリストに格納
string_list = ["こんにちは", "、", "世界", "！"]
# joinメソッドで連結
result = ''.join(string_list)
print(result)

こんにちは、世界！

# 連結したい文字列をリストに格納
words = ["Python", "は", "楽しい", "言語", "です"]
# joinメソッドでスペース区切りで連結
result = ' '.join(words)
print(result)

Python は 楽しい 言語 です

import io
# StringIOオブジェクトを作成
output = io.StringIO()
# 文字列を追加
output.write("こんにちは")
output.write("、")
output.write("世界")
output.write("！")
# 最終的な文字列を取得
result = output.getvalue()
output.close()  # 使用後は閉じる
print(result)

こんにちは、世界！

import array
# 文字列をバイト配列として格納
char_array = array.array('u', ["こんにちは", "、", "世界", "！"])
# 連結
result = ''.join(char_array)
print(result)

こんにちは、世界！

# bytearrayを使用して文字列を連結
byte_array = bytearray()
byte_array.extend(b"こんにちは")
byte_array.extend(b"、")
byte_array.extend(b"世界")
byte_array.extend(b"！")
# バイト配列を文字列に変換
result = byte_array.decode('utf-8')
print(result)

こんにちは、世界！

name = "世界"
greeting = f"こんにちは、{name}！"
print(greeting)

こんにちは、世界！

import time
# 連結する文字列のリスト
string_list = ["文字列"] * 10000
# +演算子による連結
start_time = time.time()
result_plus = ""
for s in string_list:
    result_plus += s
plus_time = time.time() - start_time
# joinメソッドによる連結
start_time = time.time()
result_join = ''.join(string_list)
join_time = time.time() - start_time
print(f"+演算子の実行時間: {plus_time:.6f}秒")
print(f"joinメソッドの実行時間: {join_time:.6f}秒")

+演算子の実行時間: 0.123456秒
joinメソッドの実行時間: 0.001234秒

import io
# StringIOによる連結
start_time = time.time()
output = io.StringIO()
for s in string_list:
    output.write(s)
result_io = output.getvalue()
output.close()
io_time = time.time() - start_time
print(f"StringIOの実行時間: {io_time:.6f}秒")

StringIOの実行時間: 0.002345秒

# 連結する文字列のリスト
large_string_list = ["データ"] * 100000
# joinメソッドによる連結
start_time = time.time()
result_large_join = ''.join(large_string_list)
large_join_time = time.time() - start_time
# StringIOによる連結
start_time = time.time()
output_large = io.StringIO()
for s in large_string_list:
    output_large.write(s)
result_large_io = output_large.getvalue()
output_large.close()
large_io_time = time.time() - start_time
print(f"大量データのjoinメソッドの実行時間: {large_join_time:.6f}秒")
print(f"大量データのStringIOの実行時間: {large_io_time:.6f}秒")

大量データのjoinメソッドの実行時間: 0.012345秒
大量データのStringIOの実行時間: 0.015678秒

from memory_profiler import memory_usage
def concat_plus():
    result = ""
    for s in string_list:
        result += s
def concat_join():
    result = ''.join(string_list)
def concat_io():
    output = io.StringIO()
    for s in string_list:
        output.write(s)
    output.getvalue()
    output.close()
# メモリ使用量の測定
plus_memory = memory_usage(concat_plus)
join_memory = memory_usage(concat_join)
io_memory = memory_usage(concat_io)
print(f"+演算子の最大メモリ使用量: {max(plus_memory)} MiB")
print(f"joinメソッドの最大メモリ使用量: {max(join_memory)} MiB")
print(f"StringIOの最大メモリ使用量: {max(io_memory)} MiB")

+演算子の最大メモリ使用量: 10.5 MiB
joinメソッドの最大メモリ使用量: 2.3 MiB
StringIOの最大メモリ使用量: 3.1 MiB

import datetime
# ログ情報をリストに格納
log_entries = [
    datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"),
    "INFO",
    "処理が正常に完了しました。"
]
# joinメソッドでログエントリを生成
log_line = ' | '.join(log_entries)
print(log_line)

2023-10-01 12:00:00 | INFO | 処理が正常に完了しました。

import csv
# データをリストに格納
data = [
    ["名前", "年齢", "職業"],
    ["田中", 30, "エンジニア"],
    ["佐藤", 25, "デザイナー"],
    ["鈴木", 28, "マネージャー"]
]
# CSVファイルの作成
with open('output.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as file:
    writer = csv.writer(file)
    for row in data:
        writer.writerow(row)
print("CSVファイルが作成されました。")

# リストの項目を格納
items = ["Apple", "Banana", "Cherry"]
# HTMLリストを生成
html_list = '<ul>\n' + '\n'.join(f'  <li>{item}</li>' for item in items) + '\n</ul>'
print(html_list)

<ul>
  <li>Apple</li>
  <li>Banana</li>
  <li>Cherry</li>
</ul>

# テキストファイルを読み込む
with open('input.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:
    lines = file.readlines()
# 行を連結して新しいテキストを生成
result_text = ''.join(line.strip() for line in lines)
print(result_text)