揭密，字典和列表性能哪家强,我用一百万随机字符来证明

Python中有两个非常常用的数据结构,列表和字典。在做数据存储的时候，到底二者哪家强，字典还是列表，还是差不多呢。与其猜测，不如我们用数据说话！

思路： 

• 生成一个很大的文本文件

• 分别用列表和字典来存储数据，然后读取并搜索数据

• 考察列表和字典做为数据结构的时候，存储的时间，搜索和访问的时间

• 计算两种方案的消耗时间

我们需要一个较大的文件，来证明我们的猜想！干脆直接生成一个有百万行的字符串乱码文件。

1).产生一串随机字符:

取一些随机的字符，包括数字，字符，标点和符号等等,一共95个随机字符。

2).把字符序列，进行随机化分布

直接用random模块，把字符串序列随机化.

3).随机100万行的字符序列，写入文件

用个大循环把随机的字符串写入文件中，大概有一百万行，文件大小在100M左右，这里只是试例代码，其实可以用并发写更快一点。

考察列表的存储数据的时间，以及列表的搜索数据的时间。

• 先从百万行随机字符串文件中，读取一定数量的数据(10000行数据)，

• 存入10000行放入all_data列表

• 接着从10000行all_data列表里面随机取1000行

• 放到一个target_data列表

• 最后搜索这个target_data列表

考察字典的存储数据的时间，以及字典中的搜索数据的时间。

• 先从百万行字符串文件中，读取一定数量的字符(假如为10000行)

• 存到到字典里面,把每一行做为key

• 接着提取这个字典里面的key,把这个10000行的数据，转为列表

• 从10000行里面随机取1000行出来，放到target_data列表

看一下用列表消耗的时间:

看一些用字典消耗的时间:

字典的性能是列表的600倍，可见字典作为数据结构，会快快快很多！尤其是非常大的数据存储和读取的时候。

既然字典这么快，那么线性增加搜索，看看耗时如何，刚才是1万里面搜1千，现在我们从二十万搜1千看看,1百万里面搜1千看看。

发现消耗的时间差不多

结论：

为啥字典性能比列表快这么多？这要从字典和列表的原理说起，字典其实是散列表或者说是哈希表！内部存储的时候是根据hash地址来搜索的，搜索的时候不需要从头开始搜索，这也就是为啥哈希表变大，20万和100万的查询的速度差不多！

而列表是什么，Python列表是一种顺序线性表，好处是插入,移除比较快速，但是搜索会慢很多！

综上所述，由于Python中字典的性能远高于列表，Python源码中很多底层的对象都是用字典类型，只要重载__hash__魔法函数，让它返回一个可哈希的对象，这样的对象就可以用做字典的key。小伙伴今天是不是又学到一招！

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本篇文章来源于: 菜鸟学Python