Cómo comprobar si un valor existe en la lista de Python de forma rápida

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Jinku Hu 30 enero 2023
Python Python List
  1. Método in para comprobar la existencia de valores en la lista de Python
  2. Convertir la lista en set y luego hacer el chequeo de membresía en Python
  3. Comparación de rendimiento entre la lista y el conjunto de comprobación de pertenencia
  4. Conclusión de la comparación del rendimiento
Cómo comprobar si un valor existe en la lista de Python de forma rápida

Introduciremos diferentes métodos para comprobar si existe un valor en la lista de Python y comparar su rendimiento.

Los métodos incluyen,

  1. Método de comprobación de pertenencia - in Method para comprobar si el valor existe
  2. Convierta la lista a set y luego use el método de comprobación de pertenencia in

Método in para comprobar la existencia de valores en la lista de Python

in es la manera apropiada de hacer el chequeo de membresía en la lista de Python, set, diccionario u otros objetos iterables de Python.

>>> testList = [1, 2, 3, 4]
>>> 2 in testList
True
>>> 6 in testList
False

Convertir la lista en set y luego hacer el chequeo de membresía en Python

La lista de verificación de miembros podría ser ineficiente si el tamaño de la lista aumenta, especialmente si existen elementos duplicados en la lista.

El conjunto de Python es un tipo de datos mejor en este escenario para realizar la comprobación de pertenencia porque sólo contiene valores únicos.

Comparación de rendimiento entre la lista y el conjunto de comprobación de pertenencia

Compararemos las diferencias de rendimiento en cuatro situaciones,

  1. La lista original tiene valores únicos y el valor verificado existe en la lista
  2. La lista original tiene valores únicos y el valor verificado no existe en la lista
  3. La lista original tiene valores duplicados y el valor verificado existe en la lista
  4. La lista original sólo tiene valores duplicados, y el valor comprobado no existe en la lista

La lista original sólo tiene valores unívocos y el valor verificado existe en la lista

Python si el valor existe en la lista - los valores únicos en la lista y el valor a ser verificado existe en la lista

from itertools import chain
import perfplot
import numpy as np


def setupTest(n):
    a = np.arange(n)
    np.random.shuffle(a)
    randomlist = a[: n // 2].tolist()
    randomvalue = randomlist[len(randomlist) // 2]
    return [randomlist, randomvalue]


def inListMethod(L):
    x, y = L
    return y in x


def inSetMethod(L):
    x, y = L
    x = set(x)
    return y in x


perfplot.show(
    setup=setupTest,
    kernels=[inListMethod, inSetMethod],
    labels=["in list", "in set"],
    n_range=[2 ** k for k in range(1, 20)],
    xlabel="Data Length",
    title="unique values in list and to-be-checked value exists in the list",
    logx=True,
    logy=True,
)

La lista original sólo tiene valores únicos y el valor verificado no existe en la lista

Python si el valor existe en la lista - los valores únicos en la lista y el valor a verificar no existen en la lista

from itertools import chain
import perfplot
import numpy as np


def setupTest(n):
    a = np.arange(n)
    np.random.shuffle(a)
    randomlist = a[: n // 2].tolist()
    randomvalue = n + 1
    return [randomlist, randomvalue]


def inListMethod(L):
    x, y = L
    return y in x


def inSetMethod(L):
    x, y = L
    x = set(x)
    return y in x


perfplot.show(
    setup=setupTest,
    kernels=[inListMethod, inSetMethod],
    labels=["in list", "in set"],
    n_range=[2 ** k for k in range(1, 20)],
    xlabel="Data Length",
    title="unique values in list and to-be-checked value does not exist in the list",
    logx=True,
    logy=True,
)

La lista original tiene valores duplicados y el valor verificado existe en la lista

Python si el valor existe en la lista - los valores duplicados en la lista y el valor por verificar existe en la lista

from itertools import chain
import perfplot
import numpy as np


def setupTest(n):
    a = np.arange(n)
    np.random.shuffle(a)
    randomlist = np.random.choice(n, n // 2).tolist()
    randomvalue = randomlist[len(randomlist) // 2]
    return [randomlist, randomvalue]


def inListMethod(L):
    x, y = L
    return y in x


def inSetMethod(L):
    x, y = L
    x = set(x)
    return y in x


perfplot.show(
    setup=setupTest,
    kernels=[inListMethod, inSetMethod],
    labels=["in list", "in set"],
    n_range=[2 ** k for k in range(2, 20)],
    xlabel="Data Length",
    title="duplicate values in list and to-be-checked value exists in the list",
    logx=True,
    logy=True,
)

La lista original sólo tiene valores duplicados, y el valor verificado no existe en la lista

Python si el valor existe en la lista - los valores duplicados en la lista y el valor por verificar no existen en la lista

from itertools import chain
import perfplot
import numpy as np


def setupTest(n):
    a = np.arange(n)
    np.random.shuffle(a)
    randomlist = np.random.choice(n, n // 2).tolist()
    randomvalue = n + 1
    return [randomlist, randomvalue]


def inListMethod(L):
    x, y = L
    return y in x


def inSetMethod(L):
    x, y = L
    x = set(x)
    return y in x


perfplot.show(
    setup=setupTest,
    kernels=[inListMethod, inSetMethod],
    labels=["in list", "in set"],
    n_range=[2 ** k for k in range(2, 20)],
    xlabel="Data Length",
    title="duplicate values in list and to-be-checked value does not exist in the list",
    logx=True,
    logy=True,
)

Conclusión de la comparación del rendimiento

Aunque la comprobación de la membresía en el set de Python es más rápida que la de la lista de Python, la conversión de la lista o del set consume tiempo. Por lo tanto, si los datos dados son de la lista de Python, no tiene ningún beneficio de rendimiento si primero conviertes la lista a set y luego haces el chequeo de membresía en set.

Python si el valor existe en la lista - resumen

from itertools import chain
import perfplot
import numpy as np


def setupTest(n):
    a = np.arange(n)
    np.random.shuffle(a)
    unique_randomlist = a[: n // 2].tolist()
    duplicate_randomlist = np.random.choice(n, n // 2).tolist()
    existing_randomvalue = unique_randomlist[len(unique_randomlist) // 2]
    nonexisting_randomvalue = n + 1
    return [
        unique_randomlist,
        duplicate_randomlist,
        existing_randomvalue,
        nonexisting_randomvalue,
    ]


def inListMethod_UniqueValue_ValueExisting(L):
    u, d, ex, ne = L
    return ex in u


def inListMethod_DuplicateValue_ValueExisting(L):
    u, d, ex, ne = L
    return ex in d


def inListMethod_UniqueValue_ValueNotExisting(L):
    u, d, ex, ne = L
    return ne in u


def inListMethod_DuplicateValue_ValueNotExisting(L):
    u, d, ex, ne = L
    return ne in d


def inSetMethod_UniqueValue_ValueExisting(L):
    u, d, ex, ne = L
    u = set(u)
    return ex in u


def inSetMethod_DuplicateValue_ValueExisting(L):
    u, d, ex, ne = L
    d = set(d)
    return ex in d


def inSetMethod_UniqueValue_ValueNotExisting(L):
    u, d, ex, ne = L
    u = set(u)
    return ne in u


def inSetMethod_DuplicateValue_ValueNotExisting(L):
    u, d, ex, ne = L
    d = set(d)
    return ne in d


perfplot.show(
    setup=setupTest,
    equality_check=None,
    kernels=[
        inListMethod_UniqueValue_ValueExisting,
        inListMethod_DuplicateValue_ValueExisting,
        inListMethod_UniqueValue_ValueNotExisting,
        inListMethod_DuplicateValue_ValueNotExisting,
        inSetMethod_UniqueValue_ValueExisting,
        inSetMethod_DuplicateValue_ValueExisting,
        inSetMethod_UniqueValue_ValueNotExisting,
        inSetMethod_DuplicateValue_ValueNotExisting,
    ],
    labels=[
        "inListMethod_UniqueValue_ValueExisting",
        "inListMethod_DuplicateValue_ValueExisting",
        "inListMethod_UniqueValue_ValueNotExisting",
        "inListMethod_DuplicateValue_ValueNotExisting",
        "inSetMethod_UniqueValue_ValueExisting",
        "inSetMethod_DuplicateValue_ValueExisting",
        "inSetMethod_UniqueValue_ValueNotExisting",
        "inSetMethod_DuplicateValue_ValueNotExisting",
    ],
    n_range=[2 ** k for k in range(2, 20)],
    xlabel="Data Length",
    logx=True,
    logy=True,
)
Autor: Jinku Hu
Jinku Hu avatar Jinku Hu avatar

Founder of DelftStack.com. Jinku has worked in the robotics and automotive industries for over 8 years. He sharpened his coding skills when he needed to do the automatic testing, data collection from remote servers and report creation from the endurance test. He is from an electrical/electronics engineering background but has expanded his interest to embedded electronics, embedded programming and front-/back-end programming.

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