Como verificar se um valor existe na lista Python de uma forma rápida

Jinku Hu 30 janeiro 2023 Python Python List
  1. Método para verificar a existência do valor na lista Python
  2. Converter lista para definir e depois fazer a verificação de membros em Python
  3. Comparação de desempenho entre a lista e a verificação de associação a um set
Como verificar se um valor existe na lista Python de uma forma rápida

Vamos introduzir métodos diferentes para verificar se um valor existe na lista Python e comparar a sua performance.

Os métodos incluem,

  1. Método de verificação de associação - in Method para verificar se o valor existe
  2. Converter lista para set e depois utilizar o método de verificação de associação in.

Método para verificar a existência do valor na lista Python

é a maneira apropriada de fazer a verificação de membros na lista Python, conjunto, dicionário ou outros objetos iteráveis Python.

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

Converter lista para definir e depois fazer a verificação de membros em Python

A verificação dos membros na lista pode ser ineficiente se o tamanho da lista aumentar, especialmente se existirem elementos duplicados na lista.

O array Python é um tipo de dados melhor neste cenário para fazer a verificação de associação, pois contém apenas valores únicos.

Comparação de desempenho entre a lista e a verificação de associação a um set

Iremos comparar as diferenças de desempenho em quatro situações,

  1. A lista original tem valores únicos, e o valor verificado existe na lista
  2. A lista original tem valores únicos, e o valor verificado não existe na lista.
  3. A lista original tem valores duplicados, e o valor verificado existe na lista
  4. A lista original tem apenas valores duplicados, e o valor verificado não existe na lista.

A lista original tem apenas valores únicos, e o valor verificado existe na lista

Python se o valor existe na lista - valores únicos na lista e valor a ser verificado existe na 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,
)

A lista original tem apenas valores únicos, e o valor verificado não existe na lista

Python se o valor existe na lista - valores únicos na lista e o valor a ser verificado não existe na 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,
)

A lista original tem valores duplicados, e o valor verificado existe na lista

Python se o valor existe na lista - existem valores duplicados na lista e valores a serem verificados na 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,
)

A lista original tem apenas valores duplicados, e o valor verificado não existe na lista

Python se o valor existe na lista - valores duplicados na lista e o valor a ser verificado não existe na 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,
)

Conclusão da Comparação de Desempenho

Embora a verificação de associação em Python set seja mais rápida do que na lista Python, a conversão de lista ou set consome tempo. Portanto, se os dados fornecidos são a lista Python, não tem nenhum benefício de performance se você primeiro converter a lista para set e depois fazer a verificação de associação em set.

Python se o valor existe na lista - visão geral

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,
)
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Autor: Jinku Hu
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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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