Python 學習筆記 : 元組, 串列, 字典, 與集合的運算速度比較

今天在翻閱董付國寫的 "Python 也可以這樣學 (博碩, 2017)" 時看到一個比較串列, 字典, 與集合運算效能的範例程式, 結果顯示字典的運算速度最快, 其次是略慢一點的集合, 最差的是串列, 慢了 800 倍左右. 我另外添加了元組, 用我的 Acer  Swift 5 筆電複製此實驗, 發現結果並沒有這麼誇張 (但也許是電腦效能不同所致), 程式碼如下 : 

#test.py

import time

import random

tuple1=tuple(range(10000))

list1=list(range(10000))

set1=set(range(10000))

dict1=dict(zip(range(10000), range(10000)))

r=random.randint(0, 9999)

# test tuple

start=time.time()

for i in range(9999999):

    r in tuple1

print("elapsed time for list :", time.time()-start)

# test list

start=time.time()

for i in range(9999999):

    r in list1

print("elapsed time for list :", time.time()-start)

# test set

start=time.time()

for i in range(9999999):

    r in set1

print("elapsed time for set :", time.time()-start)

# test dict

start=time.time()

for i in range(9999999):

    r in dict1

print("elapsed time for dict :", time.time()-start)

此程式定義了 tuple1, list1, set1, 與 dict1 四的變數, 分別用 tuple(), list(), set(), 與 dict() 傳入 range(10000) 建立含有 10000 個元素的元組, 串列, 集合, 以及字典, 其中字典使用了 zip() 函式來產生成雙的元組, dict() 會將這些元組轉成鍵值對, 關於 zip() 函數參考 :

# Python 學習筆記 : 內建函式 zip() 的用法

另外要注意的是, 與 range() 不同的是, random.randint(a, b) 函式傳回的是包含端點在內的隨機數, 故 random.randint(0, 9999) 有包含 9999, 但 range(9999) 則不含 9999. 

執行結果如下 : 

>>> %Run test.py

elapsed time for list : 229.00712823867798

elapsed time for list : 238.40146827697754

elapsed time for set : 0.9653775691986084

elapsed time for dict : 1.1030895709991455

>>> %Run test.py

elapsed time for list : 32.39639091491699

elapsed time for list : 32.14133930206299

elapsed time for set : 1.1040422916412354

elapsed time for dict : 0.9992852210998535

>>> %Run test.py

elapsed time for list : 423.8340582847595

elapsed time for list : 405.6691303253174

elapsed time for set : 0.8447408676147461

elapsed time for dict : 0.8417086601257324

可見集合與字典費時約 1 秒相差不大, 但元組與串列就很慢, 程度有時是集合與字典的數十倍, 有時是數百倍. 

參考 : 

# Measuring memory usage in Python: it’s tricky!