(tl；dr：对您的问题的确切答案是numpy.empty或numpy.empty_like，但是您可能不在乎，可以使用myList = [None]*10000。)

简单方法

您可以将列表初始化为所有相同的元素。使用一个非数字值(如果以后使用它会给出一个错误，这是一件好事)或类似于0(不寻常)的东西是否在语义上有意义？如果您正在编写稀疏矩阵或“默认”值应为0且不担心错误，则可能有用)取决于您：>>> [None for _ in range(10)]

[None, None, None, None, None, None, None, None, None, None]

(这里_只是一个变量名，您可以使用i。)

您也可以这样做：>>> [None]*10

[None, None, None, None, None, None, None, None, None, None]

你可能不需要优化这个。还可以在每次需要时追加到数组中：>>> x = []

>>> for i in range(10):

>>> x.append(i)

简单方法的性能比较

哪个最好？>>> def initAndWrite_test():

... x = [None]*10000

... for i in range(10000):

... x[i] = i

...

>>> def initAndWrite2_test():

... x = [None for _ in range(10000)]

... for i in range(10000):

... x[i] = i

...

>>> def appendWrite_test():

... x = []

... for i in range(10000):

... x.append(i)

在python2.7中的结果：>>> import timeit

>>> for f in [initAndWrite_test, initAndWrite2_test, appendWrite_test]:

... print('{} takes {} usec/loop'.format(f.__name__, timeit.timeit(f, number=1000)*1000))

...

initAndWrite_test takes 714.596033096 usec/loop

initAndWrite2_test takes 981.526136398 usec/loop

appendWrite_test takes 908.597946167 usec/loop

python 3.2中的结果：initAndWrite_test takes 641.3581371307373 usec/loop

initAndWrite2_test takes 1033.6499214172363 usec/loop

appendWrite_test takes 895.9040641784668 usec/loop

如我们所见，在python2和python3中使用习惯用法[None]*10000可能更好。然而，如果一个人正在做比赋值更复杂的事情(比如生成或处理列表中的每个元素都很复杂的事情)，那么开销将成为毫无意义的成本的一小部分。也就是说，如果您对列表中的元素做了任何合理的处理，那么这样的优化还为时过早。

未初始化内存

这些都是无效的，因为它们通过内存，在过程中写东西。在C语言中，这是不同的：未初始化的数组充满了随机垃圾内存(附带说明：它已经从系统中重新分配，当您分配或未能锁定和/或在关闭程序时未能删除内存时，它可以是security risk)。这是一个为加速而设计的选择：C语言的制作者认为最好不要自动初始化内存，这是正确的选择。

这不是渐进加速(因为它是O(N))，但例如，在覆盖实际关心的内容之前，您不需要首先初始化整个内存块。如果可能的话，这相当于(伪代码)x = list(size=10000)。

如果您想在python中使用类似的东西，可以使用numpy数值矩阵/N维数组操作包。具体来说，^{}或^{}

这才是你问题的真正答案。