问题不大

好，我这就来测试一下。

from time import perf_counter
def measureTime(op: callable) -> int:
  started = perf_counter()
  op(); ended = perf_counter()
  return ended - started

def repeat(n, op: callable):
for _ in range(1, n):
op()

—
measureTime(lambda: repeat(100, lambda: print("wtf"))) #0.0015090369997778907

接下来我们就小小地测试一下 x in xs 和 xs.__contains__(x)。

COUNT = 1_000_000
list = [1, 2, 3]
measureTime(lambda: repeat(COUNT, lambda: 4 in list)) #0.3801817240018863
measureTime(lambda: repeat(COUNT, lambda: list.__contains__(4))) #0.5797258120001061


现在你说哪个快？？？是用 (x in xs) 好还是用 xs.__contains__(x) 好还是说你有其他方法？

所以说我测试了，所以说请为你的”好看 必要 跑得快“ 这个逻辑 进行举证，或者质疑我的性能评测有问题。

所以说你的这句没道理啊，你还有什么更快的方法，我这可以一并测试了。

实际上就是遍历，离开始的数近，时间就短

好，我试试，但数据是 [1,2,3]，你说我怎么给它转化成 dict？
这样吧，我 list = dict([(x, x) for x in list])

群友，big-O notation 是 O(1), O(n)，不是 o1 on……

因为list是无索引数组，查询的时候是遍历查询，所以建议不要用in list，我一开始是不是这么说的

算了，我去吃饭了

所以你是说我”不懂语法“？？？我真的不是不懂这些基础数据结构啊……

语法的实现是抽象的，我是这个意思，看你开始的时候是说”不要用 in“，没说”不要用 list“，这是在概论你所谓的”in“语法。
所以我不懂 HashSet？就看我是从 Java 群来的，这是一种偏见好不好……

我真的觉得很草啊，怎么感觉这群友是误会我说 list 和 dict ”性能“不一样了的感觉
我没说 list 和 dict 啊，我是在反驳他开始说的”别用 (x in xs)“……

还有我理不理解语法和这个问题有什么关系，难道我真的不理解语法？……

我那时候说的是 set，然后他在比较 list 和 dict，根本就不是一个抽象数据结构好不好……

而且他说”最好操作 dict 而不是 list“也会让人误会啊，因为有人就是要操作 list，和 dict 有啥关系……他说先转化为 dict 再查询不就好理解了……

可是我们刚才谈的是 很大的数据存量，然后操作…… 而不是创建很多的 dict, list, set 实例……

不熟悉语法本身没什么丢人的，大家都在一点点抠一点点的看，一起探索交流，不清楚的地方大家会一起解释和探讨，你要觉得自己很厉害，听一帮都不知道是谁的群友为你讲解，让你感觉丢人，也没关系，开个小号到群里问就是了，不要在这里犟，大家都不开心，你也得不到提高

关键是看了你的回复我感觉你把我当弟弟了…… 我只是想平等交流一下你之前说的那个 ”别用 in “ 的这个问题的……

也不能说全是我的错哈？他说要用 dict 而不是用 list，如果他说”应该先转化为 dict 再判断 in 更快“这不就不容易误解了？

我以为他强调的就是：不应该用 in、不应该用 list
其实都是在说用 set 的情况，那就 x in set(list) 呗。

之前我想说的不是 O(n) 的 list 和 O(1) 的 set 有什么区别。

至于 @neko_haruya 说的不懂语法，清者自清。如果真的不懂的话我是怎么写那个性能评测的…… ←_←

如果以 “数据量大的话别用 list.__contains__” 表达（而不是说别用 x in list），就不会导致我的误会了。

何况如果你用 set 而不是 dict 的话我也更容易理解一些啊…… 说的 x in dict 不就是 x in set(dict)#dict_keys 吗？
毕竟没法直接通过一参架构器把 list 变成 dict 的吧……

最后我依然想说一句（半开玩笑地），用 Python 了各位大佬还管什么性能…… 用 numpy 、Julia 去吧

应用程序有应用程序的要求、特定算法有特定算法的要求，并不是说要代码好看就一定得“高性能”，性能低的代码就一定很丑。

前几天我在 JetBrains 的 issue tracker 看到一条和性能有关的问题，团队员工的答案我觉得很有引用价值。

最后祝熬夜的大佬们 have a nice night，以上。

之前我想说的不是 O(n) 的 list 和 O(1) 的 set 有什么区别。

至于 @neko_haruya 说的不懂语法，清者自清。如果真的不懂的话我是怎么写那个性能评测的…… ←_←

如果以 “数据量大的话别用 list.__contains__”
表达（而不是仅仅说别用 x in list 然后不断强调 list 以及 O(n) 和 in 语法的关联）
就不会导致我的误会了。

何况如果你用 set 而不是 dict 的话我也更容易理解一些啊…… 说的 x in dict 不就是 x in set(dict)#dict_keys 吗？
毕竟没法直接通过一参架构器把 list 变成 dict 的吧……

最后我依然想说一句（半开玩笑地），用 Python 了还管什么性能…… 上 numpy 、Julia 吧

应用程序有应用程序的要求、特定算法有特定算法的要求，并不是说要代码好看就一定得“高性能”，性能低的代码就一定很丑。

前几天我在 JetBrains 的 issue tracker 看到一条和性能有关的问题，团队人员的答案我觉得很有引用价值。

最后祝熬夜的 dalao 们 nice night，以上。