deque对两端的拉和推进行了优化。它们甚至有一个专用的rotate()方法。

from collections import deque
items = deque([1, 2])
items.append(3)        # deque == [1, 2, 3]
items.rotate(1)        # The deque is now: [3, 1, 2]
items.rotate(-1)       # Returns deque to original state: [1, 2, 3]
item = items.popleft() # deque == [2, 3]

这也取决于您是想将列表移到合适的位置(改变它)，还是想让函数返回一个新列表。因为，根据我的测试，像这样的东西比你的实现(添加两个列表)至少快20倍:

def shiftInPlace(l, n):
    n = n % len(l)
    head = l[:n]
    l[:n] = []
    l.extend(head)
    return l

事实上，即使在它的顶部添加l = l[:]来操作传入的列表的副本，速度仍然是原来的两倍。

各种实现，在http://gist.github.com/288272上有一些计时

下面的方法是O(n)到位，辅助内存不变:

def rotate(arr, shift):
  pivot = shift % len(arr)
  dst = 0
  src = pivot
  while (dst != src):
    arr[dst], arr[src] = arr[src], arr[dst]
    dst += 1
    src += 1
    if src == len(arr):
      src = pivot
    elif dst == pivot:
      pivot = src

请注意，在python中，这种方法与其他方法相比效率非常低，因为它不能利用任何部分的本机实现。

我是“老派”，我定义了最低延迟，处理器时间和内存使用效率，我们的克星是臃肿的库。所以只有一个正确的方法:

    def rotatel(nums):
        back = nums.pop(0)
        nums.append(back)
        return nums

可能更适合使用ringbuffer。它不是一个列表，尽管出于您的目的，它的行为可能足够像一个列表。

问题是列表上移位的效率是O(n)，这对于足够大的列表来说非常重要。

在环缓冲区中移动只是更新了头的位置也就是O(1)

用例是什么?通常，我们并不需要完全移位的数组——我们只需要访问移位数组中的少量元素。

获取Python切片是运行时O(k)，其中k是切片，因此切片旋转是运行时n。deque旋转命令也是O(k)。我们能做得更好吗?

考虑一个非常大的数组(比方说，大到切片的计算速度很慢)。另一种解决方案是保留原始数组，并简单地计算在某种移位后存在于我们所期望的索引中的项的索引。

访问移位的元素就变成了O(1)。

def get_shifted_element(original_list, shift_to_left, index_in_shifted):
    # back calculate the original index by reversing the left shift
    idx_original = (index_in_shifted + shift_to_left) % len(original_list)
    return original_list[idx_original]

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]

print get_shifted_element(my_list, 1, 2) ----> outputs 4

print get_shifted_element(my_list, -2, 3) -----> outputs 2