Python列表去重性能对比:set()与fromkeys()的适用场景
本文对比了Python中两种常见的列表去重方式:set()与{}.fromkeys().keys()。测试表明,在列表长度较短(小于1000)时,fromkeys方法速度更快;而当列表长度超过1000时,set()方法优势显著。文章提供了具体的测试代码与结果分析,并针对大规模数据处理给出了工具选择建议。
测试函数:
第一种:list的set函数
第二种:{}.fromkeys().keys()
测试代码:
#!/usr/bin/python
#-*- coding:utf-8 -*-
import time
import random
l1 = []
leng = 10L
for i in range(0,leng):
temp = random.randint(1,10)
l1.append(temp)
print '测试列表长度为:',leng
#first set
last = time.clock()
l2 = list(set(l1))
print l2
now = time.clock()
print '第一种:',now-last
#second
last = time.clock()
l2 = {}.fromkeys(l1).keys()
print l2
now = time.clock()
print '第二种:',now-last
测试结果:

从测试结果可以看出,当测试列表的长度较短时,采用第二种方法(fromkeys)的执行速度更快。然而,当列表长度达到1000时,第一种方法(set)的性能已经超越了第二种方法,且随着列表长度的进一步增加,第一种方法的优势愈发明显。因此,建议在对短列表(长度小于等于1000)进行频繁去重操作时,优先使用第二种方法;而当列表长度超过1000时,则建议使用第一种方法。
不过,归根结底,不建议使用Python进行大规模的数据计算任务。对于此类场景,更推荐使用Matlab或Python中对应的Matlab库,因为专业工具在处理复杂计算时往往更具优势。
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