Comment vérifier rapidement si une valeur existe dans une liste Python
Jinku Hu
30 janvier 2023
-
Méthode
inpour vérifier l’existence de la valeur dans la liste Python - Convertir la liste en set et ensuite faire la vérification de l’appartenance en Python
- Comparaison des performances entre le contrôle d’appartenance de la liste et de l’ensemble
- Conclusion de la comparaison des performances
Nous allons présenter différentes méthodes pour vérifier si une valeur existe dans la liste Python et comparer leurs performances.
Les méthodes comprennent,
- Méthode de vérification de l’appartenance -
inMethod pour vérifier si la valeur existe - Convertissez la liste en
setet utilisez ensuite la méthode de vérification de l’appartenancein.
Méthode in pour vérifier l’existence de la valeur dans la liste Python
in est la bonne façon de faire la vérification des membres dans les listes Python, les ensembles, les dictionnaires ou autres objets Python itérables.
>>> testList = [1, 2, 3, 4]
>>> 2 in testList
True
>>> 6 in testList
False
Convertir la liste en set et ensuite faire la vérification de l’appartenance en Python
Le contrôle des membres dans la liste pourrait être inefficace si la taille de la liste augmente, surtout s’il y a des éléments en double dans la liste.
Le set Python est un meilleur type de données dans ce scénario pour effectuer le contrôle d’appartenance car il ne contient que des valeurs uniques.
Comparaison des performances entre le contrôle d’appartenance de la liste et de l’ensemble
Nous allons comparer les différences de rendement dans quatre situations,
- La liste d’origine a des valeurs uniques et la valeur de contrôle existe dans la liste
- La liste originale a des valeurs uniques, et la valeur cochée n’existe pas dans la liste
- La liste originale a des valeurs en double, et la valeur vérifiée existe dans la liste
- La liste originale n’a que des valeurs dupliquées, et la valeur cochée n’existe pas dans la liste
La liste d’origine n’a que des valeurs uniques et la valeur de contrôle existe dans la liste
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 liste originale n’a que des valeurs uniques, et la valeur vérifiée n’existe pas dans la liste
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 liste originale a des valeurs en double et la valeur de contrôle existe dans la liste
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 liste originale n’a que des valeurs dupliquées, et la valeur cochée n’existe pas dans la liste
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,
)
Conclusion de la comparaison des performances
Bien que la vérification des membres dans Python set soit plus rapide que celle dans Python list, la conversion depuis list ou set prend du temps. Par conséquent, si les données données sont des listes Python, il n’y a pas de gain de performance si vous convertissez d’abord la liste en set et que vous faites ensuite le contrôle d’appartenance dans set.
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,
)
Auteur: Jinku Hu
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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