El enfoque más eficiente en rendimiento
También puede insertar el elemento utilizando la indexación de sectores en la lista. Por ejemplo:
>>> a = [1, 2, 4]
>>> insert_at = 2 # Index at which you want to insert item
>>> b = a[:] # Created copy of list "a" as "b".
# Skip this step if you are ok with modifying the original list
>>> b[insert_at:insert_at] = [3] # Insert "3" within "b"
>>> b
[1, 2, 3, 4]
Para insertar varios elementos juntos en un índice determinado , todo lo que necesita hacer es usar uno list
de los múltiples elementos que desea insertar. Por ejemplo:
>>> a = [1, 2, 4]
>>> insert_at = 2 # Index starting from which multiple elements will be inserted
# List of elements that you want to insert together at "index_at" (above) position
>>> insert_elements = [3, 5, 6]
>>> a[insert_at:insert_at] = insert_elements
>>> a # [3, 5, 6] are inserted together in `a` starting at index "2"
[1, 2, 3, 5, 6, 4]
Alternativa usando la comprensión de listas (pero muy lenta en términos de rendimiento) :
Como alternativa, también se puede lograr utilizando la comprensión de listas con enumerate
. (Pero no lo haga de esta manera. Es solo para ilustrar) :
>>> a = [1, 2, 4]
>>> insert_at = 2
>>> b = [y for i, x in enumerate(a) for y in ((3, x) if i == insert_at else (x, ))]
>>> b
[1, 2, 3, 4]
Comparación de rendimiento de todas las soluciones
Aquí está la timeit
comparación de todas las respuestas con la lista de 1000 elementos para Python 3.4.5:
Respuesta mía usando inserción en rodajas: la más rápida (3,08 µseg por ciclo)
mquadri$ python3 -m timeit -s "a = list(range(1000))" "b = a[:]; b[500:500] = [3]"
100000 loops, best of 3: 3.08 µsec per loop
Respuesta aceptada de ATOzTOA basada en la combinación de listas divididas - Segundo (6,71 µseg por ciclo)
mquadri$ python3 -m timeit -s "a = list(range(1000))" "b = a[:500] + [3] + a[500:]"
100000 loops, best of 3: 6.71 µsec per loop
La respuesta de Rushy Panchal con la mayoría de los votos usandolist.insert(...)
- Tercero (26.5 usec por ciclo)
python3 -m timeit -s "a = list(range(1000))" "b = a[:]; b.insert(500, 3)"
10000 loops, best of 3: 26.5 µsec per loop
Mi respuesta con List Comprehension yenumerate
- Cuarto (muy lento con 168 µseg por ciclo)
mquadri$ python3 -m timeit -s "a = list(range(1000))" "[y for i, x in enumerate(a) for y in ((3, x) if i == 500 else (x, )) ]"
10000 loops, best of 3: 168 µsec per loop
b = a[:].insert(2,3)
parece bastante corto, no afecta a la lista original y es bastante descriptivo.