前言 在Python中 in 操作符可以用於判斷某個元素是否存在於當前對象中，而對於不同的Python對象，使用 in 操作符的處理效率是不一樣的。 今天我們主要針對 4 種不同的Python數據類型進行學習：list列表、tuple元組、set集合、dict字典。 測試過程 我們用於測試的 4 種 ...
前言
在Python中 in 操作符可以用於判斷某個元素是否存在於當前對象中，而對於不同的Python對象，使用 in 操作符的處理效率是不一樣的。
今天我們主要針對 4 種不同的Python數據類型進行學習：list列表、tuple元組、set集合、dict字典。
測試過程
我們用於測試的 4 種Python數據類型，分別為 tmp_list 、tmp_tuple、tmp_set、tmp_dict，測試過程中，它們所包含的元素都是相同的，均通過 random.randint(0, num) 隨機生成，但它們的長度均為 num - 3 ，也就是說在 [0, num] 範圍內，將有3個整數不在上面的對象中，我們需要把這3個整數找出來。
測試代碼如下：
import time
import random
def demo(target, num):
time1 = time.time()
res = []
for i in range(num):
if i not in target:
res.append(i)
time2 = time.time()
print("結果：{}，當前類型：{}，耗時：{}".format(res, type(target), time2 - time1))
num = 500
tmp_set = set()
while len(tmp_set) <= num - 3:
tmp_set.add(random.randint(0, num))
tmp_list = list(tmp_set)
tmp_tuple = tuple(tmp_set)
tmp_dict = {key: "" for key in tmp_set}
demo(tmp_list, num)
demo(tmp_tuple, num)
demo(tmp_set, num)
demo(tmp_dict, num)
當 num = 50 時，得到如下結果：
不包含的整數：[25, 31, 36]，當前類型：<class 'list'>，耗時：0.0
不包含的整數：[25, 31, 36]，當前類型：<class 'tuple'>，耗時：0.0
不包含的整數：[25, 31, 36]，當前類型：<class 'set'>，耗時：0.0
不包含的整數：[25, 31, 36]，當前類型：<class 'dict'>，耗時：0.0
當 num = 500 時，得到如下結果：
不包含的整數：[114, 329, 355]，當前類型：<class 'list'>，耗時：0.0059354305267333984
不包含的整數：[114, 329, 355]，當前類型：<class 'tuple'>，耗時：0.0052182674407958984
不包含的整數：[114, 329, 355]，當前類型：<class 'set'>，耗時：0.0
不包含的整數：[114, 329, 355]，當前類型：<class 'dict'>，耗時：0.0
當 num = 5000 時，得到如下結果：
不包含的整數：[445, 850, 3547]，當前類型：<class 'list'>，耗時：0.3342933654785156
不包含的整數：[445, 850, 3547]，當前類型：<class 'tuple'>，耗時：0.39918947219848633
不包含的整數：[445, 850, 3547]，當前類型：<class 'set'>，耗時：0.00099945068359375
不包含的整數：[445, 850, 3547]，當前類型：<class 'dict'>，耗時：0.0
當 num = 50000 時，得到如下結果：
不包含的整數：[9296, 18652, 32281]，當前類型：<class 'list'>，耗時：26.92029118537903
不包含的整數：[9296, 18652, 32281]，當前類型：<class 'tuple'>，耗時：25.956974506378174
不包含的整數：[9296, 18652, 32281]，當前類型：<class 'set'>，耗時：0.009968996047973633
不包含的整數：[9296, 18652, 32281]，當前類型：<class 'dict'>，耗時：0.009973287582397461
當 num = 55000 時，得到如下結果：
不包含的整數：[16086, 33891, 46161]，當前類型：<class 'list'>，耗時：52.91718029975891
不包含的整數：[16086, 33891, 46161]，當前類型：<class 'tuple'>，耗時：52.84810948371887
不包含的整數：[16086, 33891, 46161]，當前類型：<class 'set'>，耗時：0.009554624557495117
不包含的整數：[16086, 33891, 46161]，當前類型：<class 'dict'>，耗時：0.007979393005371094
當 num = 75000 時，得到如下結果：
不包含的整數：[23057, 35827, 69232]，當前類型：<class 'list'>，耗時：75.57932734489441
不包含的整數：[23057, 35827, 69232]，當前類型：<class 'tuple'>，耗時：64.49729013442993
不包含的整數：[23057, 35827, 69232]，當前類型：<class 'set'>，耗時：0.005983591079711914
不包含的整數：[23057, 35827, 69232]，當前類型：<class 'dict'>，耗時：0.005979776382446289
當 num = 100000 時，得到如下結果：
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不包含的整數：[22499, 22800, 29652]，當前類型：<class 'list'>，耗時：110.19707798957825
不包含的整數：[22499, 22800, 29652]，當前類型：<class 'tuple'>，耗時：109.08251285552979
不包含的整數：[22499, 22800, 29652]，當前類型：<class 'set'>，耗時：0.011965036392211914
不包含的整數：[22499, 22800, 29652]，當前類型：<class 'dict'>，耗時：0.009937524795532227
結論
通過上面的測試，我們可以看到，總體來說，list、tuple它們使用 in 操作符的查找效率相差不多，set、dict它們使用 in 操作符的查找效率相差不多，但隨著查找數據量的增大，list、tuple的處理效率變得越來越慢，而set、dict的處理效率，將遠遠優於list及tuple。
list列表、tuple元組、set集合、dict字典，使用 in 操作符查找的平均時間複雜度如下：
當我們在處理數據量大且需頻繁查找元素時，最好使用 set、dict ，這樣將會大幅度提升處理速度。
