前言

在Python中 in 操作符可以用于判断某个元素是否存在于当前对象中，而对于不同的Python对象，使用 in 操作符的处理效率是不一样的。

今天我们主要针对 4 种不同的Python数据类型进行学习：list列表、tuple元组、set集合、dict字典。

测试过程

我们用于测试的 4 种Python数据类型，分别为 tmp_list 、tmp_tuple、tmp_set、tmp_dict，测试过程中，它们所包含的元素都是相同的，均通过 random.randint(0, num) 随机生成，但它们的长度均为 num - 3 ，也就是说在 [0, num] 范围内，将有3个整数不在上面的对象中，我们需要把这3个整数找出来。

测试代码如下：

import time
import random


def demo(target, num):
    time1 = time.time()
    res = []
    for i in range(num):
        if i not in target:
            res.append(i)
    time2 = time.time()
    print("结果：{}，当前类型：{}，耗时：{}".format(res, type(target), time2 - time1))


num = 500
tmp_set = set()
while len(tmp_set) <= num - 3:
    tmp_set.add(random.randint(0, num))
tmp_list = list(tmp_set)
tmp_tuple = tuple(tmp_set)
tmp_dict = {key: "" for key in tmp_set}

demo(tmp_list, num)
demo(tmp_tuple, num)
demo(tmp_set, num)
demo(tmp_dict, num)

当 num = 50 时，得到如下结果：

不包含的整数：[25, 31, 36]，当前类型：<class 'list'>，耗时：0.0
不包含的整数：[25, 31, 36]，当前类型：<class 'tuple'>，耗时：0.0
不包含的整数：[25, 31, 36]，当前类型：<class 'set'>，耗时：0.0
不包含的整数：[25, 31, 36]，当前类型：<class 'dict'>，耗时：0.0

当 num = 500 时，得到如下结果：

不包含的整数：[114, 329, 355]，当前类型：<class 'list'>，耗时：0.0059354305267333984
不包含的整数：[114, 329, 355]，当前类型：<class 'tuple'>，耗时：0.0052182674407958984
不包含的整数：[114, 329, 355]，当前类型：<class 'set'>，耗时：0.0
不包含的整数：[114, 329, 355]，当前类型：<class 'dict'>，耗时：0.0

当 num = 5000 时，得到如下结果：

不包含的整数：[445, 850, 3547]，当前类型：<class 'list'>，耗时：0.3342933654785156
不包含的整数：[445, 850, 3547]，当前类型：<class 'tuple'>，耗时：0.39918947219848633
不包含的整数：[445, 850, 3547]，当前类型：<class 'set'>，耗时：0.00099945068359375
不包含的整数：[445, 850, 3547]，当前类型：<class 'dict'>，耗时：0.0

当 num = 50000 时，得到如下结果：

不包含的整数：[9296, 18652, 32281]，当前类型：<class 'list'>，耗时：26.92029118537903
不包含的整数：[9296, 18652, 32281]，当前类型：<class 'tuple'>，耗时：25.956974506378174
不包含的整数：[9296, 18652, 32281]，当前类型：<class 'set'>，耗时：0.009968996047973633
不包含的整数：[9296, 18652, 32281]，当前类型：<class 'dict'>，耗时：0.009973287582397461

当 num = 55000 时，得到如下结果：

不包含的整数：[16086, 33891, 46161]，当前类型：<class 'list'>，耗时：52.91718029975891
不包含的整数：[16086, 33891, 46161]，当前类型：<class 'tuple'>，耗时：52.84810948371887
不包含的整数：[16086, 33891, 46161]，当前类型：<class 'set'>，耗时：0.009554624557495117
不包含的整数：[16086, 33891, 46161]，当前类型：<class 'dict'>，耗时：0.007979393005371094

当 num = 75000 时，得到如下结果：

不包含的整数：[23057, 35827, 69232]，当前类型：<class 'list'>，耗时：75.57932734489441
不包含的整数：[23057, 35827, 69232]，当前类型：<class 'tuple'>，耗时：64.49729013442993
不包含的整数：[23057, 35827, 69232]，当前类型：<class 'set'>，耗时：0.005983591079711914
不包含的整数：[23057, 35827, 69232]，当前类型：<class 'dict'>，耗时：0.005979776382446289

当 num = 100000 时，得到如下结果：

不包含的整数：[22499, 22800, 29652]，当前类型：<class 'list'>，耗时：110.19707798957825
不包含的整数：[22499, 22800, 29652]，当前类型：<class 'tuple'>，耗时：109.08251285552979
不包含的整数：[22499, 22800, 29652]，当前类型：<class 'set'>，耗时：0.011965036392211914
不包含的整数：[22499, 22800, 29652]，当前类型：<class 'dict'>，耗时：0.009937524795532227