因为list是一个将字符串转换为列表对象的函数，而[]则用于立即创建列表。试试这个(对你来说可能更有意义):

x = "wham bam"
a = list(x)
>>> a
["w", "h", "a", "m", ...]

而

y = ["wham bam"]
>>> y
["wham bam"]

给你一个实际的列表，包含你放入的任何东西。

因为[]和{}是字面语法。Python可以创建字节码来创建列表或字典对象:

>>> import dis
>>> dis.dis(compile('[]', '', 'eval'))
  1           0 BUILD_LIST               0
              3 RETURN_VALUE        
>>> dis.dis(compile('{}', '', 'eval'))
  1           0 BUILD_MAP                0
              3 RETURN_VALUE        

List()和dict()是分开的对象。它们的名称需要解析，必须使用堆栈来推送参数，必须存储帧以便稍后检索，并且必须进行调用。这些都需要更多的时间。

对于空的情况，这意味着你至少有一个LOAD_NAME(它必须搜索全局命名空间和内置模块)，后面跟着一个CALL_FUNCTION，它必须保存当前帧:

>>> dis.dis(compile('list()', '', 'eval'))
  1           0 LOAD_NAME                0 (list)
              3 CALL_FUNCTION            0
              6 RETURN_VALUE        
>>> dis.dis(compile('dict()', '', 'eval'))
  1           0 LOAD_NAME                0 (dict)
              3 CALL_FUNCTION            0
              6 RETURN_VALUE        

你可以用timeit单独计算名称查找的时间:

>>> import timeit
>>> timeit.timeit('list', number=10**7)
0.30749011039733887
>>> timeit.timeit('dict', number=10**7)
0.4215109348297119

这里的时间差异可能是字典哈希冲突。从调用这些对象的时间中减去这些时间，并将结果与使用字面量的时间进行比较:

>>> timeit.timeit('[]', number=10**7)
0.30478692054748535
>>> timeit.timeit('{}', number=10**7)
0.31482696533203125
>>> timeit.timeit('list()', number=10**7)
0.9991960525512695
>>> timeit.timeit('dict()', number=10**7)
1.0200958251953125

因此，每1000万次调用需要额外的1.00 - 0.31 - 0.30 == 0.39秒。

你可以通过将全局名称别名为局部名称来避免全局查找成本(使用timeit设置，你绑定到一个名称的所有东西都是局部名称):

>>> timeit.timeit('_list', '_list = list', number=10**7)
0.1866450309753418
>>> timeit.timeit('_dict', '_dict = dict', number=10**7)
0.19016098976135254
>>> timeit.timeit('_list()', '_list = list', number=10**7)
0.841480016708374
>>> timeit.timeit('_dict()', '_dict = dict', number=10**7)
0.7233691215515137

但你永远无法克服CALL_FUNCTION的代价。

List()需要全局查找和函数调用，但[]编译为一条指令。看到的:

Python 2.7.3
>>> import dis
>>> dis.dis(lambda: list())
  1           0 LOAD_GLOBAL              0 (list)
              3 CALL_FUNCTION            0
              6 RETURN_VALUE        
>>> dis.dis(lambda: [])
  1           0 BUILD_LIST               0
              3 RETURN_VALUE        

这里的答案很好，一针见血，完全涵盖了这个问题。对于感兴趣的人，我将从字节码中进一步删除一步。我正在使用最新的CPython回购;旧版本在这方面表现类似，但可能会有轻微的更改。

下面是每个函数的执行情况，BUILD_LIST用于[]，CALL_FUNCTION用于list()。

---

BUILD_LIST指令:

你应该看看恐怖的场景:

PyObject *list =  PyList_New(oparg);
if (list == NULL)
    goto error;
while (--oparg >= 0) {
    PyObject *item = POP();
    PyList_SET_ITEM(list, oparg, item);
}
PUSH(list);
DISPATCH();

非常复杂，我知道。就是这么简单:

使用PyList_New创建一个新列表(这主要是为一个新的列表对象分配内存)，oparg表示堆栈上的参数数量。开门见山。 检查if (list==NULL)没有出错。 使用PyList_SET_ITEM(宏)添加位于堆栈上的任何参数(在本例中不执行)。

难怪它这么快!它是为创建新列表定制的，没有别的:-)

CALL_FUNCTION指令:

这是你在查看处理CALL_FUNCTION的代码时看到的第一件事:

PyObject **sp, *res;
sp = stack_pointer;
res = call_function(&sp, oparg, NULL);
stack_pointer = sp;
PUSH(res);
if (res == NULL) {
    goto error;
}
DISPATCH();

看起来很无害，对吧?不，不幸的是，call_function不是一个直接调用函数的家伙，它不能。相反，它从堆栈中获取对象，获取堆栈的所有参数，然后根据对象的类型进行切换;是a:

PyCFunction_Type吗?不，它是list, list不是PyCFunction类型 PyMethodType吗?不，见前文。 PyFunctionType吗?不，见前文。

我们正在调用列表类型，传递给call_function的参数是PyList_Type。CPython现在必须调用一个通用函数来处理任何名为_PyObject_FastCallKeywords的可调用对象，还有更多的函数调用。

这个函数再次检查某些函数类型(我不明白为什么)，然后，如果需要，在为kwargs创建dict之后，继续调用_PyObject_FastCallDict。

_PyObject_FastCallDict终于把我们带到某个地方了!在执行更多的检查之后，它从我们传递进来的类型的类型中抓取tp_call插槽，也就是说，它抓取type.tp_call。然后，它继续从_PyStack_AsTuple传入的参数中创建一个元组，最后，终于可以调用了!

匹配type的Tp_call。__call__接管并最终创建list对象。它调用对应于PyType_GenericNew的列表__new__，并使用PyType_GenericAlloc为它分配内存:这实际上是它最终赶上PyList_New的部分。要以通用的方式处理对象，所有前面的方法都是必需的。

最后，type_call调用列表。__init__并使用任何可用参数初始化列表，然后按照我们来的方式返回。: -)

最后，还记得LOAD_NAME吗，它是这里的另一个变量。

---

很容易看出，在处理我们的输入时，Python通常必须跳出一圈才能真正找到合适的C函数来完成这项工作。它没有立即调用它的礼节，因为它是动态的，有人可能会屏蔽列表(男孩，许多人都这样做)，必须采取另一条路径。

这就是list()丢失很多东西的地方:Python需要去探索它到底应该做什么。

另一方面，字面语法只意味着一件事;它不能被改变，总是以一种预先确定的方式表现。

脚注:所有函数名都可能在不同版本之间发生变化。这一点现在仍然成立，而且很可能在未来的任何版本中都成立，是动态查找减慢了速度。

为什么[]比list()快?

最大的原因是Python将list()视为用户定义的函数，这意味着您可以通过将其他东西别名为list来拦截它，并做一些不同的事情(比如使用您自己的子类列表或deque)。

它立即使用[]创建一个内置列表的新实例。

我的解释是为了给你们一个直观的理解。

解释

[]通常被称为字面语法。

在语法中，这被称为“列表显示”。从文档中可以看出:

A list display is a possibly empty series of expressions enclosed in square brackets: list_display ::= "[" [starred_list | comprehension] "]" A list display yields a new list object, the contents being specified by either a list of expressions or a comprehension. When a comma-separated list of expressions is supplied, its elements are evaluated from left to right and placed into the list object in that order. When a comprehension is supplied, the list is constructed from the elements resulting from the comprehension.

简而言之，这意味着创建了一个list类型的内置对象。

这是无法避免的——这意味着Python可以尽可能快地做到这一点。

另一方面，list()可以在使用内置列表构造函数创建内置列表时被拦截。

例如，假设我们希望我们的列表创建噪音:

class List(list):
    def __init__(self, iterable=None):
        if iterable is None:
            super().__init__()
        else:
            super().__init__(iterable)
        print('List initialized.')

然后，我们可以在模块级别的全局作用域中拦截name列表，然后当我们创建一个列表时，我们实际上创建了我们的子类型列表:

>>> list = List
>>> a_list = list()
List initialized.
>>> type(a_list)
<class '__main__.List'>

类似地，我们可以从全局命名空间中删除它

del list

并把它放在内置命名空间中:

import builtins
builtins.list = List

现在:

>>> list_0 = list()
List initialized.
>>> type(list_0)
<class '__main__.List'>

注意，列表显示会无条件地创建一个列表:

>>> list_1 = []
>>> type(list_1)
<class 'list'>

我们可能只是暂时这样做，所以让我们撤销我们的更改-首先从内置中删除新的List对象:

>>> del builtins.list
>>> builtins.list
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: module 'builtins' has no attribute 'list'
>>> list()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'list' is not defined

不，我们找不到原版了。

不用担心，我们仍然可以得到list -它是列表文字的类型:

>>> builtins.list = type([])
>>> list()
[]

所以…

为什么[]比list()快?

正如我们所看到的，我们可以覆盖list，但我们不能拦截文字类型的创建。当我们使用list时，我们必须进行查找，看看是否有任何东西在那里。

然后我们必须调用我们查到的任何可调用对象。从语法来看:

一个调用调用一个可调用对象(例如，一个函数) 空参数系列: 调用::= primary "(" [argument_list ["，"] | comprehension] ")"

我们可以看到，它对任何名称都是一样的，而不仅仅是列表:

>>> import dis
>>> dis.dis('list()')
  1           0 LOAD_NAME                0 (list)
              2 CALL_FUNCTION            0
              4 RETURN_VALUE
>>> dis.dis('doesnotexist()')
  1           0 LOAD_NAME                0 (doesnotexist)
              2 CALL_FUNCTION            0
              4 RETURN_VALUE

对于[]，Python字节码级别没有函数调用:

>>> dis.dis('[]')
  1           0 BUILD_LIST               0
              2 RETURN_VALUE

它只是直接构建列表，而不需要在字节码级别进行任何查找或调用。

结论

我们已经演示了使用作用域规则可以用用户代码拦截list，并且list()查找可调用对象，然后调用它。

而[]是一个列表显示，或一个文字，因此避免了名称查找和函数调用。