Python列表和集合效率源碼對比分析

這篇“Python列表和集合效率源碼對比分析”文章的知識點(diǎn)大部分人都不太理解，所以小編給大家總結(jié)了以下內(nèi)容，內(nèi)容詳細(xì)，步驟清晰，具有一定的借鑒價(jià)值，希望大家閱讀完這篇文章能有所收獲，下面我們一起來看看這篇“Python列表和集合效率源碼對比分析”文章吧。

數(shù)據(jù)查找效率

關(guān)于集合和列表數(shù)據(jù)查找效率差距到底有多大？先看一組實(shí)例：

import time
import random
nums = [random.randint(0, 2000000) for i in range(1000)]
list_test = list(range(1000000))
set_test = set(list_test)
count_list, count_set = 0, 0
t1 = time.time()# 測試在列表中進(jìn)行查找
for num in nums:
 if num in list_test:
 count_list += 1
t2 = time.time()
for num in nums:# 測試在集合中進(jìn)行查找
 if num in set_test:
 count_set += 1
t3 = time.time()# 測試在集合中進(jìn)行查找
print('找到個數(shù)，列表：{}，集合：{}'.format(count_list, count_set))
print('使用時(shí)間，列表：{:.4f}s'.format(t2 - t1))
print('使用時(shí)間，集合：{:.4f}s'.format(t3 - t2))

輸出結(jié)果為：

找到個數(shù)，列表：515，集合：515
使用時(shí)間，列表：7.7953s
使用時(shí)間，集合：0.0010s

從上面例子可以清楚地看出，集合的查找效率遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于列表，因此在不同的應(yīng)用場景下，一定要選擇合適的數(shù)據(jù)類型，在小數(shù)據(jù)量下看不出來性能區(qū)別，一旦換到大數(shù)據(jù)量下，就會變得差異性很大。

數(shù)據(jù)存儲開銷

集合的查找效率比列表要快得多，主要就是他們的存儲原理不一樣，集合需要消耗更多的空間來存儲額外的信息，用空間開銷來換時(shí)間效率，接下來我們通過getsizeof()函數(shù)看看他們存儲開銷的差異，getiszeof()函數(shù)是python的sys模塊中用來獲取對象內(nèi)存大小的函數(shù)，返回的大小以字節(jié)為單位。

import sys
import random
list_test = list(range(1000000))
set_test = set(range(1000000))
print('列表占用大?。?#39;, sys.getsizeof(list_test))
print('集合占用大小：', sys.getsizeof(set_test))

輸出結(jié)果為：

列表占用大?。?000112
集合占用大?。?3554656

從結(jié)果可以看出，同樣的數(shù)據(jù)內(nèi)容，集合存儲的開銷是列表的好幾倍。

以上就是關(guān)于“Python列表和集合效率源碼對比分析”這篇文章的內(nèi)容，相信大家都有了一定的了解，希望小編分享的內(nèi)容對大家有幫助，若想了解更多相關(guān)的知識內(nèi)容，請關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道。