python中的"for循环“填充列表的速度随着每次迭代而变得越来越慢。

在Python中，使用"for循环"填充列表的速度随着每次迭代而变得越来越慢的原因是由于列表的动态扩容机制。当我们向列表中添加元素时，如果列表的容量不足，Python会自动分配更多的内存空间来容纳新的元素，这个过程称为动态扩容。然而，动态扩容需要重新分配内存并将原有元素复制到新的内存空间中，这个过程会消耗一定的时间。

为了解决这个问题，可以在创建列表时，预先指定列表的大小，以避免频繁的动态扩容。例如，可以使用列表推导式或者使用list()函数结合range()函数来创建一个具有指定大小的列表。

另外，如果需要向列表中添加大量的元素，可以考虑使用extend()方法或者+=操作符来一次性添加多个元素，而不是每次迭代都添加一个元素。

以下是一些关于列表填充速度优化的建议：

1. 预先指定列表的大小：

my_list = [None] * size

1. 使用列表推导式：

my_list = [expression for item in iterable]

1. 使用extend()方法或者+=操作符：

my_list.extend(iterable)
my_list += iterable

1. 使用itertools.chain()函数来合并多个可迭代对象：

import itertools

my_list = list(itertools.chain(iterable1, iterable2, ...))

1. 使用numpy库中的数组（ndarray）来代替列表，因为数组在填充时具有更高的效率。

需要注意的是，以上优化方法并非适用于所有情况，具体的选择应根据实际需求和数据规模进行评估。

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