Question

就性能而言，这两者有多大区别？

tmp = []
tmp.append(True)
print tmp[0]

和

tmp = {}
tmp[0] = True
print tmp[0]

Answer 1

标准库中的timeit模块仅用于回答这些问题！忘记print（这会给你的终端喷出令人讨厌的副作用;-)并比较：

$ python -mtimeit 'tmp=[]; tmp.append(True); x=tmp[0]'
1000000 loops, best of 3: 0.716 usec per loop
$ python -mtimeit 'tmp={}; tmp[0]=True; x=tmp[0]'
1000000 loops, best of 3: 0.515 usec per loop

所以，dict是赢家 - 0.2微秒......！ - ）

Answer 2

微观优化通常不仅无意义，我发现对于Python来说尤其困难和晦涩难懂。实际上，使代码同时变得更慢，更复杂是非常容易的。有关最简单，最简洁，最短的Python解决方案也是最快的示例，请参阅this Stack Overflow question。

正如其他人通过实际测试所表明的那样，两种选择之间的速度差异非常小。不那么小的是语义差异。列表和词典不仅仅是相同概念的两种实现，而是用于不同的用途。选择最适合您使用的那个。

Answer 3

结论是 dict 是赢家的答案是错误的。

列表比字典快（但不多）。

将项目添加到 dicts 所需的时间是列表的 1.5 倍。

从字典中查找值所需的时间是从列表中查找值的 1.3 倍。

应该将增加列表/字典的性能与从列表/字典中查找项目的性能分开。

更重要的是，存在的元素数量可能会影响添加新元素的效率，尤其是对于字典。

因此，最好让 list/dict 增长到大量元素，然后测量所有这些元素的查找。

像这样

from timeit import timeit
tmpList = []
tmpDict = {}

timeListAdd = timeit("""
for i in range(1000000):
    tmpList.append(True)
""", globals=locals(), number=1)
print(timeListAdd)

0.08886219099999959

timeDictAdd = timeit("""
for i in range(1000000):
    tmpDict[i]= True
""", globals=locals(), number=1)
print(timeDictAdd)

0.1336365199999996

timeListAccess = timeit("""
for i in range(1000000):
    tmpList[i]
""", globals=locals(), number=1)
print(timeListAccess)

0.06501517400000001

timeDictAccess = timeit("""
for i in range(1000000):
    tmpDict[i]
""", globals=locals(), number=1)
print(timeDictAccess)

0.08099801200000023

顺便说一句，如果您在创建时了解所有元素，还有更好的方法来创建这些结构：

timeListCreate = timeit("""tmpList = [True for i in range(1000000)]""", globals=locals(), number=1)
print(timeListCreate)

0.03953780500000903

timeDictCreate = timeit("""tmpDict = {i: True for i in range(1000000)}""", globals=locals(), number=1)
print(timeDictCreate)

0.0972781530000475

Answer 4

他们在我的测试中是公平的

Python中的列表或字典是否更快？

4 个答案: