Как быстро проверить, существует ли значение в списке Python

Jinku Hu 30 Январь 2023 18 Апрель 2020

Python Python List

Метод проверки существования значения в списке Python
Конвертируйте список для установки, а затем проверьте членство на Python
Сравнение производительности между списком и набором проверки членства

Как быстро проверить, существует ли значение в списке Python

Мы познакомим вас с различными методами проверки, существует ли значение в списке Python, а затем сравним их производительность.

Методы включают в себя,

Метод проверки членства - in Method для проверки существования значения.
Конвертируйте список в set, а затем используйте метод проверки членства in.

Метод проверки существования значения в списке Python

Это правильный способ проверки членства в списке Python, наборе, словаре или других итерабельных объектов Python.

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

Конвертируйте список для установки, а затем проверьте членство на Python

Проверка членства в списке может быть неэффективной, если размер списка увеличивается, особенно если в списке присутствуют дублирующие элементы.

Python set - это лучший тип данных в этом сценарии для проверки членства, так как он содержит только уникальные значения.

Сравнение производительности между списком и набором проверки членства

Мы сравним разницу в производительности в четырех ситуациях,

Первоначальный список имеет уникальные значения, а отмеченное значение существует в списке
Первоначальный список имеет уникальные значения, а отмеченного значения в списке нет.
Первоначальный список имеет дублирующиеся значения, а отмеченное значение существует в списке
Оригинальный список имеет только дублирующиеся значения, а отмеченного значения в списке нет.

Первоначальный список имеет только уникальные значения, а отмеченное значение существует в списке

Python существует ли значение в списке - уникальные значения в списке и проверяемое значение существует в list.png

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)

Оригинальный список имеет только уникальные значения, а отмеченного значения в списке нет

Python существует ли значение в списке - уникальных значений в списке и проверяемого значения в списке не существует

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)

Оригинальный список имеет дублирующиеся значения, а отмеченное значение существует в списке

Python существует ли значение в списке - дублируются ли значения в списке, а проверяемое значение в списке существует ли оно

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)

Оригинальный список имеет только дублирующиеся значения, а проверяемое значение в списке не существует

Python существует ли значение в списке - дублирующиеся значения в списке и проверяемое значение в списке не существует

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)

Заключение по результатам сравнения производительности

Хотя проверка членства в Python set быстрее, чем в списке Python, преобразование из списка или set отнимает много времени. Следовательно, если приведённые данные - это список Python, то у него нет никаких преимуществ в производительности, если Вы сначала конвертируете список в set, а затем делаете проверку членства в set.

Python, существует ли значение в списке - обзор

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)

Author: 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.