Python判断值是否在list或set中的性能对比分析

本文实例对比分析了Python判断值是否在list或set中的执行性能。分享给大家供大家参考，具体如下：

判断值是否在set集合中的速度明显要比list快的多, 因为查找set用到了hash，时间在O(1)级别。

假设listA有100w个元素，setA=set(listA)即setA为listA转换之后的集合。
以下做个简单的对比:

for i in xrange(0, 5000000):
  if i in listA:
     pass
for i in xrange(0, 5000000):
  if i in setA:
     pass

第一个循环用了16min，第二个循环用了52s。 由此可见，在set中判断是否存在某值的效率要高的多。

况且,从list转为set，并不会花什么时间。

更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题：《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python入门与进阶经典教程》及《Python文件与目录操作技巧汇总》

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

赞 (0)

相关推荐

  • golang、python、php、c++、c、java、Nodejs性能对比

    golang、python、php、c++、c、java、Nodejs性能对比

    本人在PHP/C++/Go/Py时,突发奇想,想把最近主流的编程语言性能作个简单的比较, 至于怎么比,还是不得不用神奇的斐波那契算法.可能是比较常用或好玩吧. 好了,talk is cheap, show me your code! 打开Mac,点开Clion开始Coding吧! 1.怎么第一是Go呢,因为我个人最近正在用,感觉很不错 package main import "fmt" func main(){ fmt.Println(fibonacci(34)) } func fib

  • Javascript createElement和innerHTML增加页面元素的性能对比

    最近遇到js的效率问题,是关于在页面中新增元素的问题. 假设我们有页面如下: 复制代码 代码如下: <HTML> <HEAD> </HEAD> <BODY> <div id="div1"></div> </BODY> <script> // 脚本位置 </script> </HTML> 现在,我们要往div1中添加对象,大家都知道在为web页面增加一个元素时可以使用如

  • javascript 三种数组复制方法的性能对比

    javascript 三种数组复制方法的性能对比

    一. 三种数组复制方法 1. by slice var arr = [1, 2, 3], copyArr; copyArr = arr.slice(); 2. by concat var arr = [1, 2, 3], copyArr; copyArr = arr.concat(); 3. by loop var arr = [1, 2, 3], copyArr = []; for (var i=0, j=arr.length; i 二. 测试环境 浏览器: IE6+, FF 3.5.5, O

  • php中使用in_array() foreach array_search() 查找数组是否包含时的性能对比

    php中使用in_array() foreach array_search() 查找数组是否包含时的性能对比

    判断某字符是否包含与某于数组中,方法有很多,刚学习php的新手们估计偏向于使用循环来解决,对于一般的小网站来说,这种解决方案是不会出现什么大问题的.但就性能来说,这种方法不是最好的方法,下面笔者就 foreach,in_array() array_search 这三种方法来比较这三种方法在性能表现上的差异. <?php $runtime= new runtime; $runtime->start(); $a = 'k'; $b = array('a','b','c','d','e','f','

  • MySQL查询随机数据的4种方法和性能对比

    下面从以下四种方案分析各自的优缺点.方案一: 复制代码 代码如下: SELECT * FROM `table` ORDER BY RAND() LIMIT 0,1; 这种方法的问题就是非常慢.原因是因为MySQL会创建一张零时表来保存所有的结果集,然后给每个结果一个随机索引,然后再排序并返回.有几个方法可以让它快起来.基本思想就是先获取一个随机数,然后使用这个随机数来获取指定的行.由于所有的行都有一个唯一的id,我们将只取最小和最大id之间的随机数,然后获取id为这个数行.为了让这个方法当id不

  • php中inlcude()性能对比详解

    include性能 复制代码 代码如下: include('include.php'); 当然这种方式并没有错误,只不过在效率上它比下面的方式要稍稍差些: 复制代码 代码如下: include(realpath(dirname(_FILE_)).DIRECTORY_SEPARATOR.'include.php'); 这种方式我们可能需要输入更多一些,但相对于前面那种需要PHP引擎去include_path 中迭代查找所有名称为'include.php'才能查找到相应对象来说,dirname(__

  • Node.js与PHP、Python的字符处理性能对比

    测试用例分为用函数和类来进行一个大字符串的字符逐一读取. 测试代码 Node.js 函数 var fs = require("fs"); var content = fs.readFileSync("page.html", { encoding: "utf-8" }); function chars(content){ var length = content.length; var pos = 0; while(pos ++ < leng

  • php中随机函数mt_rand()与rand()性能对比分析

    本文实例对比分析了php中随机函数mt_rand()与rand()性能问题.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 在php中mt_rand()和rand()函数都是可以随机生成一个纯数字的,他们都是需要我们设置好种子数据然后生成,那么mt_rand()和rand()那个性能会好一些呢,下面我们带着疑问来测试一下. 例子1. mt_rand() 范例,代码如下: 复制代码 代码如下: <?php echo mt_rand() . "n"; echo mt_rand() . &quo

  • php+mysql prepare 与普通查询的性能对比实例讲解

    php+mysql prepare 与普通查询的性能对比 实例代码如下: <?php class timer { public $StartTime = 0; public $StopTime = 0; public $TimeSpent = 0; function start(){ $this->StartTime = microtime(); } function stop(){ $this->StopTime = microtime(); } function spent() {

  • Python判断值是否在list或set中的性能对比分析

    本文实例对比分析了Python判断值是否在list或set中的执行性能.分享给大家供大家参考,具体如下: 判断值是否在set集合中的速度明显要比list快的多, 因为查找set用到了hash,时间在O(1)级别. 假设listA有100w个元素,setA=set(listA)即setA为listA转换之后的集合. 以下做个简单的对比: for i in xrange(0, 5000000): if i in listA: pass for i in xrange(0, 5000000): if

  • Python判断列表是否已排序的各种方法及其性能分析

    声明 本文基于Python2.7语言,给出判断列表是否已排序的多种方法,并在作者的Windows XP主机(Pentium G630 2.7GHz主频2GB内存)上对比和分析其性能表现. 一. 问题提出 Haskell培训老师提出一个问题:如何判断列表是否已经排序? 排序与否实际只是相邻元素间的某种二元关系,即a->a->Bool.所以第一步可以把二元组列表找出来:第二步是把这个函数作用于每个元组,然后用and操作.老师给出的实现代码如下: pair lst = zip lst ( tail

  • Python获取当前页面内所有链接的四种方法对比分析

    本文实例讲述了Python获取当前页面内所有链接的四种方法.分享给大家供大家参考,具体如下: ''' 得到当前页面所有连接 ''' import requests import re from bs4 import BeautifulSoup from lxml import etree from selenium import webdriver url = 'http://www.testweb.com' r = requests.get(url) r.encoding = 'gb2312'

  • Python参数解析模块sys、getopt、argparse使用与对比分析

    Python参数解析模块sys、getopt、argparse使用与对比分析

    一些命令行工具的使用能够大大简化代码脚本的维护成本,提升复用性,今天主要是借助于python提供的几种主流的参数解析工具来实现简单的功能,主要是学习实践为主,这是新年伊始开工的第一篇,还是花了一番功夫来完成写作的和实验的,希望能够帮到需要的朋友们,新的一年里,祝大家心想事成! 好了,废话不多说,下面进入正文. Python中有三个内建的模块用于处理命令行参数: 第一个:sys,最简单,只能够提供简单的参数解析功能 第二个:getopt,只能简单的处理命令行参数 ,较sys封装更好一点 第三个:a

  • Python判断Nan值的五种方式小结

    目录 Python判断Nan值方式小结 numpy判断 Math判断 Pandas判断 判断是否等于自身 Nan不属于任何取值区间 python的nan处理 定义nan的方法 常见的计算结果为nan的情况 Python判断Nan值方式小结 numpy判断 import numpy as np nan = float('nan') print(np.isnan(nan)) True Math判断 import math nan = float('nan') print(math.isnan(nan

  • Python判断文件和文件夹是否存在的方法

    一.python判断文件和文件夹是否存在.创建文件夹 复制代码 代码如下: >>> import os >>> os.path.exists('d:/assist') True >>> os.path.exists('d:/assist/getTeacherList.py') True >>> os.path.isfile('d:/assist') False >>> os.path.isfile('d:/assis

  • python判断字符串是否是json格式方法分享

    在实际工作中,有时候需要对判断字符串是否为合法的json格式 解决方法使用json.loads,这样更加符合'Pythonic'写法 代码示例: Python import json def is_json(myjson): try: json_object = json.loads(myjson) except ValueError, e: return False return True 运行代码编辑模式复制折叠 输出结果: Python print is_json("{}") #

  • Python判断两个对象相等的原理

    概述 大部分的python程序员平时编程的时候,很少关心两个对象为什么相等,因为教程和经验来说,他们就应该相等,比如1==1就应该返回True,可是当我们想要定义自己的对象或者修改默认的对象行为时,通常会因为不了解原理而导致各种奇奇怪怪的错误. 两个对象如何相等 两个对象如何才能相等要比我们想象的复杂很多,但核心的方法是重写 eq 方法,这个方法返回True,则表示两个对象相等,否则,就不相等.相反的,如果两个对象不相等,则重写 ne 方法. 默认情况下,如果你没有实现这个方法,则使用父类(ob

  • python判断输入日期为第几天的实例

    如下所示: # -*- coding: utf-8 -*- # 简述:要求输入某年某月某日 # 提问:求判断输入日期是当年中的第几天? def which_day(year,month,day): list=[31,28,31,30,31,30,31,31,30,31,30,31] whichday=0 if (year%4)==0 and (year%100)!=0 or (year%400)==0: list[1]=29 for i in range(1,month): if month =

  • python 判断字符串中是否含有汉字或非汉字的实例

    model中compile值可以根据需要更改,满足不同的检测需求 #判断一段文本中是否包含简体中文 import re zhmodel = re.compile(u'[\u4e00-\u9fa5]') #检查中文 #zhmodel = re.compile(u'[^\u4e00-\u9fa5]') #检查非中文 contents = u'(2014)深南法民二初字第280号' match = zhmodel.search(contents) if match: print(contents) e

随机推荐