在Python中使用多個列表組合一個集合的首選方式是什麼

Question

我有幾個不同的列表，我想將它們變成一個集合並用於從另一個集合中找出差異。讓我們稱他們爲A，B和C

是要做到這一點set(A + B + C)或set(A).union(set(B)).union(set(C))

會像重複或長度的數量A，B和C的某些屬性將影響這一決定的更好的方法？

會有任意數量的集？

Answer 1

對於小列表，set(A + B + C)工作正常。對於較大的列表，下面是更有效，因爲它不創建一個臨時表：

myset = set(A) 
myset.update(B) 
myset.update(C) 

一種不同的方法使用itertools.chain，這也是有效的，因爲它沒有創建臨時表：

import itertools 
myset = set(itertools.chain(A, B, C)) 

Answer 2

下面是一些計時實驗：

import numpy as np 
import itertools 

for r in [10,100,1000,10000]: 
    A = list(np.random.randint(r, size=1000000)) 
    B = list(np.random.randint(r, size=1000000)) 

    %timeit set(A).update(B) 
    %timeit set(A+B) 
    %timeit set(itertools.chain(A, B)) 
    print('---') 

這裏是size = 1000結果：

10000 loops, best of 3: 87.2 µs per loop 
10000 loops, best of 3: 87.3 µs per loop 
10000 loops, best of 3: 90.7 µs per loop 
--- 
10000 loops, best of 3: 88.2 µs per loop 
10000 loops, best of 3: 86.8 µs per loop 
10000 loops, best of 3: 89.4 µs per loop 
--- 
10000 loops, best of 3: 80.9 µs per loop 
10000 loops, best of 3: 84.5 µs per loop 
10000 loops, best of 3: 87 µs per loop 
--- 
10000 loops, best of 3: 97.4 µs per loop 
10000 loops, best of 3: 102 µs per loop 
10000 loops, best of 3: 107 µs per loop 

這裏是size = 1000000結果：

10 loops, best of 3: 89 ms per loop 
10 loops, best of 3: 106 ms per loop 
10 loops, best of 3: 98.4 ms per loop 
--- 
10 loops, best of 3: 89.1 ms per loop 
10 loops, best of 3: 110 ms per loop 
10 loops, best of 3: 94.2 ms per loop 
--- 
10 loops, best of 3: 94.9 ms per loop 
10 loops, best of 3: 109 ms per loop 
10 loops, best of 3: 105 ms per loop 
--- 
10 loops, best of 3: 115 ms per loop 
10 loops, best of 3: 143 ms per loop 
10 loops, best of 3: 138 ms per loop 

所以，update()似乎比其他兩種方法稍快。但是，我不認爲時差很重要。