Python 容器使用的 5 个技巧和 2 个误区( 二 ) _Python

list.insert(0,item)）时，它后面的所有其他成员都需要被移动，操作的时间复杂度是O(n) 。这导致在列表的头部插入成员远比在尾部追加（list.Append(item)时间复杂度为O(1)）要慢。
如果你的代码需要执行很多次这类操作，请考虑使用 collections.deque 类型来替代列表。因为 deque 是基于双端队列实现的，无论是在头部还是尾部追加元素，时间复杂度都是 O(1) 。

3. 使用集合/字典来判断成员是否存在当你需要判断成员是否存在于某个容器时，用集合比列表更合适。因为 itemin[...]操作的时间复杂度是O(n)，而itemin{...}的时间复杂度是O(1) 。这是因为字典与集合都是基于哈希表（Hash Table）数据结构实现的。

# 这个例子不是特别恰当，因为当目标集合特别小时，使用集合还是列表对效率的影响微乎其微
# 但这不是重点 :)
VALID_NAMES = ["piglei", "raymond", "bojack", "caroline"]

# 转换为集合类型专门用于成员判断
VALID_NAMES_SET = set(VALID_NAMES)

def validate_name(name):
if name not in VALID_NAMES_SET:
# 此处使用了 Python 3.6 添加的 f-strings 特性
raise ValueError(f"{name} is not a valid name!")

Hint: 强烈建议阅读 TimeComplexity - Python Wiki，了解更多关于常见容器类型的时间复杂度相关内容。
如果你对字典的实现细节感兴趣，也强烈建议观看 Raymond Hettinger 的演讲 Modern Dictionaries(YouTube)

高层看容器Python 是一门“鸭子类型”语言：“当看到一只鸟走起来像鸭子、游泳起来像鸭子、叫起来也像鸭子，那么这只鸟就可以被称为鸭子。”所以，当我们说某个对象是什么类型时，在根本上其实指的是：这个对象满足了该类型的特定接口规范，可以被当成这个类型来使用。而对于所有内置容器类型来说，同样如此。
打开位于 collections 模块下的 abc（“抽象类 Abstract Base Classes”的首字母缩写）子模块，可以找到所有与容器相关的接口（抽象类）[注2]定义。让我们分别看看那些内建容器类型都满足了什么接口：

列表（list）：满足Iterable、Sequence、MutableSequence等接口
元组（tuple）：满足Iterable、Sequence
字典（dict）：满足Iterable、Mapping、MutableMapping[注3]
集合（set）：满足Iterable、Set、MutableSet[注4]

每个内置容器类型，其实就是满足了多个接口定义的组合实体。比如所有的容器类型都满足 “可被迭代的”（Iterable）这个接口，这意味着它们都是“可被迭代”的。但是反过来，不是所有“可被迭代”的对象都是容器。就像字符串虽然可以被迭代，但我们通常不会把它当做“容器”来看待。
了解这个事实后，我们将在 Python 里重新认识面向对象编程中最重要的原则之一：面向接口而非具体实现来编程。
让我们通过一个例子，看看如何理解 Python 里的“面向接口编程” 。

写扩展性更好的代码某日，我们接到一个需求：有一个列表，里面装着很多用户评论，为了在页面正常展示，需要将所有超过一定长度的评论用省略号替代。
这个需求很好做，很快我们就写出了第一个版本的代码：