Python 列表去重的4种方式及性能对比

最新推荐文章于 2025-12-04 22:56:41 发布
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这篇博客详细探讨了信息技术领域的前沿趋势，包括人工智能、大数据、云计算和移动开发等多个方面。作者深入浅出地解析了相关技术的关键概念和应用场景，为读者提供了宝贵的洞察。同时，文章还提到了数据安全和隐私计算的重要性，强调了在数字化时代保护信息资产的必要性。
对python中两种列表元素去重函数性能的比较方法
12-31
测试函数： 第一种：list的set函数 第二种：{}.fromkeys().keys() 测试代码： #!/usr/bin/python #-*- coding:utf-8 -*- import time import random l1 = [] leng = 10L for i in range(0,leng): temp = random.randint(1,10) l1.append(temp) print '测试列表长度为：',leng #first set last = time.clock() l2 = list(set(l1)) print l2 now = time.
python 多重列表去重_Python对列表去重的多种方法(四种方法)
weixin_34161139的博客
03-01 2203
Python对列表去重的多种方法(四种方法)无聊统计了下列表去重到底有多少种方法。下面小编给大家总结一下，具体内容详情如下；开发中对数组、列表去重是非常常见的需求，对一个list中的id进行去重，有下面几种方法，前面两种方法不能保证顺序， 后面两种方法可以保持原来的顺序。下面的代码都在Python3下测试通过， Python2下请自行测试1. 使用set的特型，python的set和其他语言类似,...
总结python中列表去重的方法与性能对比
阿常呓语的专栏
09-01 2502
一 总结python 列表去重的方法, 与性能对比 1 总结一下 列表 去重的方法,也参考了网上一些博客 的写法. 好奇心,让我来测试一下 他们的效率如何? #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: UTF-8 -*- """ @author: Frank @contact: frank.chang@shoufuyou.com @file: test...
python两种列表元素去重函数性能比较
HelloHaibo的博客
08-26 4989
测试函数： 第一种：list的set函数 第二种：{}.fromkeys().keys() 测试代码： #!/usr/bin/python #-*- coding:utf-8 -*- import time import random l1 = [] leng = 10L for i in range(0,leng): temp = random.randint(1,10)
Python列表去重全攻略：6种方法详解+性能对比+实战场景
学习成长日记
04-27 3927
Python列表去重全攻略：6种方法详解+性能对比+实战场景
python fromkeys去重,Python 列表去重的4种方式及性能对比
weixin_32352621的博客
03-25 315
列表去重是Python中一种常见的处理方式，任何编程场景都可能会遇到需要列表去重的情况。列表去重的方式有很多，本文将一一讲解他们，并进行性能的对比。让我们先制造一些简单的数据，生成0到99的100万个随机数：fromrandomimportrandrangeDUPLICATES=[randrange(100)for_inrange(1000000)]接下来尝试这4种去重方式中最简...
Python列表去重的4种核心方法详解与实战指南
q_cccc_的博客
04-17 2429
最快方案set()转换（不要求顺序时）顺序保持内存优化：副本删除法教学演示：冒泡比较法（实际项目不推荐）根据数据规模、顺序要求和内存限制选择最适合的方法，大多数情况下集合转换是最佳选择。
python list去重函数_Python 列表去重的4种方式及性能对比
weixin_39884872的博客
11-25 219
列表去重是Python中一种常见的处理方式，任何编程场景都可能会遇到需要列表去重的情况。列表去重的方式有很多，本文将一一讲解他们，并进行性能的对比。让我们先制造一些简单的数据，生成0到99的100万个随机数：fromrandomimportrandrangeDUPLICATES=[randrange(100)for_inrange(1000000)]接下来尝试这4种去重方式中最简单直观的方法：1....
Python字符串去重的多种实现方式及性能分析
11-25
内容概要：本文详细介绍了在Python中处理字符串去重的四种常用方法，分别为使用集合（set）、集合加遍历、dict.fromkeys()和collections.OrderedDict。每种方法都附有详细的代码示例和解释，以及时间和空间复杂度的...
Python列表去重20种方法详解及实例
本文将详细介绍Python中去重列表的N种方法，包括但不限于： 1. **遍历法（for循环）**：通过逐个检查列表中的元素，如果元素不在新列表`new_list`中，就将其添加。例如，`unique(data)`函数采用这种方式，遍历输入...
python数组重复数据去重_Python列表重复数据消除的四种方法及其性能比较,去,4,方式,对比...
weixin_39637614的博客
12-10 1308
列表去重是Python中一种常见的处理方式，任何编程场景都可能会遇到需要列表去重的情况。列表去重的方式有很多，本文将一一讲解他们，并进行性能的对比。让我们先制造一些简单的数据，生成0到99的100万个随机数：fromrandomimportrandrangeDUPLICATES=[randrange(100)for_inrange(1000000)]接下来尝试这4种去重方式中最简...
50、【Ubuntu】【Gitlab】拉出内网 Web 服务：http.server 单/多线程分析（二）
最新发布
HIT_Weston的博客
12-04 720
本文分析了Python的http.server模块在单线程和多线程模式下的性能表现。通过测试发现，单线程模式下（Python<3.7）并发请求会被阻塞，后发请求需要等待前一个请求完成；而多线程模式下（Python≥3.7）可以同时处理多个请求。作者通过slow_server.py脚本模拟耗时操作，使用time curl命令测试响应时间，验证了线程模型的差异。文章还指出Python 3.7是一个重要分水岭，官方将默认命令行服务器升级为多线程以提升用户体验。技术细节参考了CPython源码，并提供了Git
大模型应用：大模型 MapReduce 全解析：核心概念、中文语料示例实现.12
minhuan的专栏
12-03 988
本文介绍了MapReduce编程模型及其在大模型训练中的应用。MapReduce通过"分治-并行-聚合"思想处理大规模数据，传统Hadoop MapReduce侧重结构化数据计算，而大模型MapReduce则针对自然语言处理任务。文章详细对比了两者在架构、处理对象和核心算力等方面的差异，并提供了中文词频统计的Python实现示例，包括单机版和分布式版本。分布式实现利用多进程模拟集群计算，展示了数据分片、Map、Shuffle和Reduce的完整流程。
【Android逆向工程】第19章：协议分析与接口还原
w987333120的博客
12-03 371
本文介绍了网络协议分析的关键技术与工具。主要内容包括HTTP/HTTPS协议分析流程、常用抓包工具配置（Charles/Burp Suite）、协议格式解析方法以及签名算法还原技术。通过示例展示了完整的请求/响应分析过程，涵盖请求行、请求头、请求体的解析方法，特别关注签名相关字段的识别。文章还提供了Python代码示例演示如何自动分析HTTP请求结构，帮助逆向工程师理解业务逻辑、还原接口签名算法并实现自动化脚本。
使用 DeepSeek 提升工作效率
Deng872347348的博客
12-03 570
摘要：本文系统介绍了如何利用DeepSeek AI工具提升工作效率。文章首先分析职场痛点，指出DeepSeek在技术文档、代码开发、数据处理等专业场景的优势。随后详细解析核心功能模块，包括文本生成、代码支持、数据分析和知识管理，并明确其适用边界。重点提供了可直接复用的指令模板，涵盖技术文档撰写、脚本开发、数据可视化等典型场景，如自动生成API文档、Python数据分析脚本等。最后给出集成办公软件的最佳实践，并针对不同行业提供适配方案，强调AI工具"增强而非替代"的定位，帮助用户将重复性工
python+django/flask+vue的基于协同过滤算法的体育商品推荐系统
Q_Q1963288475的博客
12-04 470
相比于传统的体育商品推荐方式，个性化智能的管理方式可以大幅提高体育商品推荐的管理效率，实现了个性化智能体育商品推荐的标准化、制度化、程序化的管理，有效地防止了体育商品推荐的随意管理， 功能主要包括首页、个人中心、用户管理、商品分类管理、商品信息管理、交流论坛、留言板、系统管理、订单管理等功能，从而实现个性化智能体育商品推荐方式，提高个性化智能体育商品推荐的效率。
python+django/flask+vue基于web的产品管理系统
Q_Q511008285的博客
12-04 398
在信息化和全球化加速发展的背景下，企业面临着产品种类不断增加、市场需求变化加快、供应链协作日益复杂的挑战，传统依赖Excel表格、纸质文档和孤立系统的产品管理方式已难以满足高效、精准、协同的管理需求，常常导致信息更新不及时、数据不一致、审批流程冗长、库存与销售脱节等问题，制约了企业的市场响应速度与决策质量。
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