㈠ python中的list的in查找和dict中的in查找效率一樣嗎
效率是不一樣的,尤其是數據量大時很明顯.
這種效率的差異是由於二者的存儲結構不同.
list查找時,需要遍歷,這與其線性的存儲結構有關,因此數據量大時,就顯得慢了.且處於list中越靠後,查詢越慢;不在list中,更需遍歷所有元素,速度最慢.
而dict默認採用hash_map存儲,即使數據量很大,查找也非常快速.
㈡ python 在字元串處理的執行效率怎麼樣
python的原生處理效率是很低的，要高效率可以試試pypy
㈢ python的開發效率真的比java高嗎
Python由於具有豐富和強大的庫，它又叫做作膠水語言，能夠把用其他語言製作的各種模塊(尤其是C/C++)很輕松地聯結在一起。
常見的一種應用情形是，使用Python快速生成程序的原型(有時甚至是程序的最終界面)，然後對其中有特別要求的部分，用更合適的語言改寫，比如3D游戲中的圖形渲染模塊，性能要求特別高，就可以用C/C++重寫，而後封裝為Python可以調用的擴展類庫。
Python是做伺服器開發與物聯網開發。信息安全，大數據處理，數據可視化機器學習，物聯網開發，各大軟體的api，桌面應用，都需要python。
Python往往被作為腳本語言來使用，但實際上一些大規模的軟體開發設計，如Zope、Mnet及BitTorrent，包括google也在廣泛地使用它，
Python其實也被稱為是一種高級動態編程語言，其原因在於，「腳本語言」往往泛指僅做簡單程序設計任務的語言，如shellscript、VBScipt，等，只能處理簡單任務的編程語言，並不能與Python相提並論。
java常常跟"企業"聯系在一起，因為其具備一些很好的語言特性，以及豐富的框架。
在企業應用中最被青睞，你總可以聽到關於J2EE、JSP、Hibernate之類的東西的討論。
同時，java在手機領域也有一席之地，在普遍智能化之前，很多手機就是以支持java應用作為賣點的，而智能手機爆發之後，java手機主場變成了android，作為安卓的標准編程語言而存在。
㈣ Python 使用原生 SQL 或者 SQLAlchemy，查詢效率上差別大嗎
對於in 和 exists的區別: 如果子查詢得出的結果集記錄較少，主查詢中的表較大且又有索引時應該用in, 反之如果外層的主查詢記錄較少，子查詢中的表大，又有索引時使用exists。其實我們區分in和exists主要是造成了驅動順序的改變（這是性能變化的關鍵），如果是exists，那麼以外層表為驅動表，先被訪問，如果是IN，那麼先執行子查詢，所以我們會以驅動表的快速返回為目標，那麼就會考慮到索引及結果集的關系了 ，另外IN時不對NULL進行處理。
㈤ Python運行效率低的原因有哪些
Python的設計哲學是 第一能讓人看懂，附帶能在機器上運行，
c語言的設計哲學是 第一能讓機器快速運行 附帶能讓人看懂
㈥ 為什麼python中set和list兩個數據結構在查詢的時候效率差這么多
Set用的是bst 查找操作時間復雜度logn
List是線性表 查找時間復雜度n
請學好數據結構
㈦ 如何提高python的運行效率
使用「if value in b」來替換第二個for循環能夠提高一點效率，但是對於樓主的這個問題，優化地還很不夠。對於樓主這類檢查一個元素是否在某個集合之中，當數據量很大的時候，最符合需求的優化應該是「使用set類型來替換list類型」。
因為set在內部是使用哈希表來實現的，而list僅僅相當於C中的普通數組，因此查詢效率對於set來說，大部分情況下能達到O(1)，而list是O(n)，這個當數據量很大的時候差別就極其明顯了。
優化的效果十分顯著，我深有體會。有次我寫一個有點復雜的查詢，數據量大概在幾百萬級別，跑完整個代碼大概花了20min，然後我在網上找到了這種優化方式之後，對我的主for循環就進行了這么一點小修改，執行時間立馬縮短到了2s，速度提高了600多倍！
順便給樓主一個建議，這種寫法依然是在用傳統C的思維在寫Python代碼，用個詞來形容叫不夠Pythonic，也就是不夠簡潔，不能表現出Python的特色。很多Python專用的寫法是明顯提高代碼效率的，比如另外一位給出的建議使用「if value in b」這個語句來替換第二個for循環。
㈧ python運行效率低嗎
其實還好吧。現在電腦這么強大。在python裡面運行大數量循環，最好用xrange()。你可以試試看xrange（100000）就知道什麼叫效率了。Python里建一個100000個元素的列表要不了一秒，效率不算低。