Измерения производительности оператора Python "in" дают неожиданную информацию о последовательной обработке списков. При исследовании огромных списков тесты демонстрируют удивительные закономерности синхронизации, основанные на внутренней механике Python и кэшировании. Исследование оптимальных структур данных, таких как наборы, предлагает ценные идеи для повышения производительности в практических ситуациях.

Измерения производительности оператора Python "in" дают неожиданную информацию о последовательной обработке списков. При исследовании огромных списков тесты демонстрируют удивительные закономерности синхронизации, основанные на внутренней механике Python и кэшировании. Исследование оптимальных структур данных, таких как наборы, предлагает ценные идеи для повышения производительности в практических ситуациях.