Les mesures des performances de l'opérateur "in" de Python fournissent des informations inattendues sur le traitement séquentiel des listes. Lors de l'exploration de listes énormes, les tests affichent des modèles de timing surprenants qui sont pilotés par les mécanismes internes de Python et la mise en cache. L'étude des structures de données optimales, telles que les ensembles, offre des idées précieuses pour améliorer les performances dans des situations pratiques.

Les mesures des performances de l'opérateur "in" de Python fournissent des informations inattendues sur le traitement séquentiel des listes. Lors de l'exploration de listes énormes, les tests affichent des modèles de timing surprenants qui sont pilotés par les mécanismes internes de Python et la mise en cache. L'étude des structures de données optimales, telles que les ensembles, offre des idées précieuses pour améliorer les performances dans des situations pratiques.