在Python中,if a in b 的效率更高还是直接比较更高?

本文通过Python代码演示了在大数据集上使用'if a in b'进行列表搜索与直接数值比较的性能差异,结果显示直接数值比较在速度上明显优于列表搜索。
import time

def main_1():
    li = [x for x in range(5000000)]
    start = time.clock()
    if 2500000 in li:
        end = time.clock()
        print('1-执行时间: ', end-start)

def main_2():
    x = 2500000
    start = time.clock()
    if x > 0 and x < 5000000:
        end = time.clock()
        print('2-执行时间: ', end-start)

if __name__ == '__main__':
    main_1()
    main_2()

运行结果如下
1-执行时间:  0.017800999999999984
2-执行时间:  4.000000000004e-06

答案很显然,是直接比较的更快。if a in b 应该会涉及到遍历列表的情况,当列表足够大时,会严重拖累性能。在单纯的比较数字区间时,直接进行比较是最好的。只有在对比非数字序列的元素时才采用 if a in b

Python 复制目录与 Shell 的`cp`命令复制效率受多种因素影响,难以简单判定谁的效率更高。 ### 影响 Python 复制目录效率的因素 - **实现方式**:Python 标准库中的`shutil.copytree()`函数经过一定优化,能高效完成目录复制任务。手动递归实现复制目录可能因代码优化程度不同,效率有差异,且通常低于`shutil.copytree()`函数。例如使用`shutil.copytree()`的代码: ```python import shutil old_directory = 'old_directory' new_directory = 'new_directory' shutil.copytree(old_directory, new_directory) ``` - **硬件性能**:磁盘读写速度对 Python 复制效率影响显著。机械硬盘读写慢,复制大文件和大目录时效率低;固态硬盘读写速度快,复制效率明显提高。 - **目录大小和文件数量**:目录中包含大量小文件时,文件元数据操作增加额外开销,降低复制效率。大文件复制速度主要受磁盘读写速度限制。 - **并发操作**:Python 可通过多线程或多进程方式提高复制效率。多线程能利用 CPU 多核性能,同时进行多个文件复制操作。例如使用`concurrent.futures`模块实现多线程复制: ```python import os import shutil import concurrent.futures def copy_file(source, destination): shutil.copy2(source, destination) def copy_directory(source_dir, destination_dir): if not os.path.exists(destination_dir): os.makedirs(destination_dir) with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor: futures = [] for root, dirs, files in os.walk(source_dir): relative_path = os.path.relpath(root, source_dir) target_dir = os.path.join(destination_dir, relative_path) if not os.path.exists(target_dir): os.makedirs(target_dir) for file in files: source_file = os.path.join(root, file) target_file = os.path.join(target_dir, file) future = executor.submit(copy_file, source_file, target_file) futures.append(future) for future in concurrent.futures.as_completed(futures): future.result() ``` ### 影响 Shell 的`cp`命令复制效率的因素 - **硬件性能**:与 Python 复制类似,`cp`命令复制效率也受磁盘读写速度影响。机械硬盘读写慢,复制效率低;固态硬盘读写快,复制效率高。 - **目录大小和文件数量**:大量小文件会增加文件元数据操作开销,降低复制效率。大文件复制速度受磁盘读写速度限制。 - **命令参数**:`cp`命令有不同参数,如`-r`(递归复制目录)、`-p`(保留文件属性)等。使用不同参数会影响复制效率,例如使用`-p`参数会增加额外的元数据处理开销。 ### 效率对比 - **小目录和少量文件**:在小目录和少量文件的情况下,Python 和`cp`命令的复制效率差异不大。`cp`命令是系统原生命令,执行速度可能稍快,但 Python 代码简洁易读,开发成本低。 - **大目录和大量文件**:对于大目录和大量文件,`cp`命令可能更高效。`cp`命令是底层系统命令,经过了高度优化,在处理大量文件时能更好地利用系统资源。Python 复制目录时,由于解释器的开销和代码实现的复杂性,效率可能相对较低。但通过多线程或多进程方式优化后,Python 的复制效率能得到显著提高。
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