别再乱混用！Python 字典与列表的抉择指南

 

写 Python 代码时，你是不是也遇过这种尴尬？明明只是存数据、查数据，用列表写的代码跑起来卡顿，换字典却瞬间流畅；或是想按索引取数，用字典却绕来绕去，改用列表才发现简单到离谱。作为 Python 里最常用的两种数据结构，字典和列表看似都能存数据，却藏着天差地别的适用场景 —— 选对了，代码简洁又高效；选错了，不仅逻辑变复杂，还可能拖慢整个程序的运行速度。今天就帮你拆透这对 “冤家”，让你下次写代码时，一眼就知道该用字典还是列表！

Python数据结构抉择：字典与列表的10万级数据对决，选错结构导致项目延期300%！

"当Python处理百万级日志数据时，你的代码是流畅运行还是直接OOM？某电商大促期间，因错误使用列表（List）存储用户行为数据，导致API响应时间暴增5倍！"——这份来自某头部电商平台的复盘报告，揭开了90%开发者都忽视的性能陷阱。今天我们用火焰图+内存快照实测，揭秘字典（Dict）与列表（List）在大数据场景下的真实差距。

一、核心性能对比：从原子操作到资源消耗的全维度实测

1.1 查找效率：哈希表 vs 列表的指数级差异

理论对比：

• 字典：基于哈希表实现，平均O(1)时间复杂度
• 列表：基于动态数组，线性搜索O(n)时间复杂度

火焰图实测：

python

	# 测试代码：百万级数据查询
	import time
	from collections import defaultdict
	def list_search(data, target):
	for i in range(len(data)):
	if data[i] == target:
	return i
	return -1
	def dict_search(data, target):
	return data.get(target, -1)