（tl;博士：您问题的确切答案是numpy.empty或numpy.empty_like，但您可能不在乎，可以摆脱使用的困扰myList = [None]*10000。）
您可以将列表初始化为所有相同的元素。使用非数字值在语义上有意义（如果使用它会在以后产生错误，这是一件好事）或类似0的值（不寻常？如果您正在编写稀疏矩阵或’默认值应为0，并且您不必担心错误）由您自己决定：
>>> [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：
>>> [None]*10
[None, None, None, None, None, None, None, None, None, None]
您可能不需要优化它。您还可以在每次需要时追加到数组：
>>> x = []
>>> for i in range(10):
>>> x.append(i)
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)
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
正如我们所看到的，最好[None]*10000在python2和python3中都做习惯用法。但是，如果执行的工作比分配还要复杂（例如，要生成或处理列表中的每个元素都比较复杂），那么开销将占成本的一小部分。也就是说，如果您对列表中的元素进行任何合理的处理，现在就担心此类优化还为时过早。
但是这些都是低效的，因为它们要经过内存，在过程中写一些东西。在C语言中这是不同的：未初始化的数组填充有随机垃圾存储器（注：已从系统重新分配，并且当您分配或无法锁住和/或无法在关闭程序时删除内存时可能存在安全风险））。这是一个旨在提高速度的设计选择：C语言的开发人员认为最好不要自动初始化内存，这是正确的选择。
这不是渐近的加速（因为是O(N)），但是例如，在用实际关心的内容覆盖之前，您不需要先初始化整个内存块。如果可能的话，这等效于（pseudo- code）之类的东西x = list(size=10000)。
如果要在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，numpy.empty或numpy.empty_like
那是您问题的真正答案。
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清零编程群