我们在前面的学习中都知道，如果把1-10以内的元素追加到一个新的列表表中，如果使用for循环我们可以这么做：
a = [] for i in range(1,11): a.append(i) print(a)输出结果如下： 如果我们换成列表解析式来进行操作会是什么样呢？接下来我们换成列表解析式，如下所示：
b = [a for a in range(1,11)] print(b)输出结果如下： 同样的实现效果，那么到底哪种方式的效率更快呢？继续分析，为了看执行效率，我们引入time模块，来实际看一下两种方式执行效率的差异：
我们首先看一下for循环执行的效率：
''' 遇到问题没人解答？小编创建了一个Python学习交流QQ群：778463939 寻找有志同道合的小伙伴，互帮互助,群里还有不错的视频学习教程和PDF电子书！ ''' import time a = [] t0=time.clock() #获取当前时间 for i in range(1,20000): a.append(i) print('for循环消耗的时间是：{a}'.format(a=time.clock()-t0))输出结果如下： 然后我继续看一下列表解析式的执行效率：
t0=time.clock() b = [i for i in range(1,20000)] print("列表推导式消耗的时间：{}".format(time.clock()-t0))输出结果如下： 总结对比： 当然，两种方法运用好了，对我们后面的实际工作中都是有很大帮助的，列表推导式和for循环的应用场景不相同，本篇只是给大家分享两者在处理程序上的效率差异性。
