Python封装了很好用的结构和方法，为啥还要学数据结构？

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前言
Python内置数据类型性能分析

timeit模块
列表内置方法性能分析
列表内置操作的时间复杂度
字典内置操作时间复杂度

最后

前言

大家前面学过Python基础知识的都知道，Python为我们封装了列表、字典等高级数据类型，并且他们都带有一系列增、删、改、除的方法，让我们能够很方便的处理一些问题。以目前我们这些人的技术水平可能觉得这些东西就够了，照样能够快速的解决很多的问题。可是随着知识的深入，随着问题不断地变难，很多时候我们去用列表、字典这些高级数据类型来解决问题得话可能显得有点力不从心。世界上没有无用的知识，也没有无用的的人！其实你通过深入的学习之后会发现，数据结构这门课程是独立于语言之外的，管他是用什么语言实现，里面的道道都是一样的，至于用Python这门语言来实现的话，他是否会简单一些，这还有待我们深入的去学习和了解。

Python内置数据类型性能分析

下面我们将结合Python中的timeit模块来深入的分析一下，Python中内置的列表、字典等数据类型的性能，对此你可能会对数据结构的深入学习有更强的期待。

timeit模块

timeit模块可以用来测试一小段Python代码的执行速度。
Python中timeit模块定义了接受两个参数的Timer类。两个参数都是字符串，第一个参数是你要计时的语句或者函数，第二个参数是为第一个参数构建环境的导入语句，也就是第一个参数所在的地方，一般是import语句“from __ main __ inport …”。

class timeit.Timer(stmt='pass', setup='pass', timer=<timer function>)

总结来说：
Timer是测量小段代码执行速度的类。
stmt参数是要测试的代码语句（statment）；
setup参数是运行代码时需要的设置；
timer参数是一个定时器函数，与平台有关。
timeit.Timer.timeit(number=1000000)
Timer类中测试语句执行速度的对象方法。number参数是测试代码时的测试次数，默认为100万次。方法返回执行代码的平均耗时，一个浮点类型的秒数。

列表内置方法性能分析

下面使用timeit模块中的Timer类来试验一下列表中的各种方法类型的运行时间，找出时间复杂度最低的方法：

from timeit import Timer
def t1():
    li = []
    for i in range(10000):
        li.append(i)

def t2():
    li = []
    for i in range(10000):
        li = li + [i]
        # li += [i]

def t3():
    li = [i for i in range(10000)]

def t4():
    li = list(range(10000))

def t5():
    li = []
    for i in range(10000):
        li.extend([i])

def t7():
    li = []
    for i in range(10000):
        li.insert(0, i)


timer1 = Timer("t1()", "from __main__ import t1")
print("append:", timer1.timeit(1000))

timer2 = Timer("t2()", "from __main__ import t2")
print("+:", timer2.timeit(1000))

timer3 = Timer("t3()", "from __main__ import t3")
print("[i for i in range]:", timer3.timeit(1000))

timer4 = Timer("t4()", "from __main__ import t4")
print("list(range()):", timer4.timeit(1000))

timer5 = Timer("t5()", "from __main__ import t5")
print("extend:", timer5.timeit(1000))

timer6 = Timer("t6()", "from __main__ import t6")
print("append", timer6.timeit(1000))

timer7 = Timer("t7()", "from __main__ import t7")
print("insert(0)", timer7.timeit(1000))