Python リストに値が存在するかどうかをすばやく確認する方法
Python リストに値が存在するかどうかを確認し、パフォーマンスを比較するさまざまな方法を紹介します。
メソッドには、
Python リストの値の存在を確認する in メソッド
in は、Python リスト、セット、辞書、またはその他の反復可能な Python オブジェクトのメンバーシップチェックを行う適切な方法です。
>>> testList = [1, 2, 3, 4]
>>> 2 in testList
True
>>> 6 in testList
False
リストを設定に変換してから、Python でメンバーシップチェックを実行します
リストのメンバーシップチェックは、リストのサイズが大きくなる場合、特にリストに重複する要素が存在する場合、非効率になる可能性があります。
Python セットは一意の値のみを含むため、このシナリオではメンバーシップチェックを行うのに適したデータ型です。
リストとセットメンバーシップチェックのパフォーマンス比較
4つの状況でパフォーマンスの違いを比較します。
- 元のリストには一意の値があり、チェックされた値はリストに存在します
- 元のリストには一意の値があり、チェックされた値はリストに存在しません
- 元のリストに重複した値があり、チェックされた値がリストに存在する
- 元のリストには重複した値のみがあり、チェックされた値はリストに存在しません
元のリストには一意の値のみがあり、チェックされた値はリストに存在します
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)
元のリストには一意の値のみがあり、チェックされた値はリストに存在しません
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)
元のリストには重複した値があり、チェックされた値はリストに存在します
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)
元のリストには重複した値のみがあり、チェックされた値はリストに存在しません
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)
パフォーマンス比較の結論
Python の set のメンバーシップチェックは Python リストのメンバーシップチェックよりも高速ですが、list または set からの変換には時間がかかります。したがって、指定されたデータが Python リストである場合、最初にリストを set に変換してから set でメンバーシップチェックを行うと、パフォーマンス上のメリットはありません。
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)
