Deep Engineering

MEASUREMENT

bench/collections/practice.py

The script that produced the numbers in the article, and the record of the run. The file is read from the repository at build time — this is the code that was run, not a copy of it.

Cited in
/en/interview/python/builtin-collections
How to run it
python3.11 bench/collections/basics.py
python3.12 bench/collections/basics.py
python3.13 bench/collections/basics.py
python3.14 bench/collections/basics.py

python3.13 bench/collections/cost.py
python3.14 bench/collections/cost.py

python3.11 bench/collections/hashable.py
python3.12 bench/collections/hashable.py
python3.13 bench/collections/hashable.py
python3.14 bench/collections/hashable.py

python3.13 bench/collections/build.py
python3.14 bench/collections/build.py

python3.11 bench/collections/practice.py
python3.12 bench/collections/practice.py
python3.13 bench/collections/practice.py
python3.14 bench/collections/practice.py

The run below is recorded in Russian. It is a lab record, kept in the language it was written in; the numbers, the tables and the code read the same either way.

Record of the run

Замеры для урока «Встроенные коллекции»

Скрипт Что делает
basics.py наблюдения без времени: дубли, хешируемость, порядок словаря и множества (множество строк при трёх разных PYTHONHASHSEED), размер контейнера на 1000 целых, сводка «что умеет каждый»
cost.py цена x in коллекция на 10, 1 000 и 100 000 элементов и удаления из начала: list.pop(0) против deque.popleft()
practice.py источник ответов двух практических задач урока
hashable.py полный короткий пример урока: значение словаря может быть списком, ключ и элемент множества — нет
build.py цена сценария «построить set из списка и проверить» против проверок по самому списку, 1 и 100 проверок
python3.11 bench/collections/basics.py
python3.12 bench/collections/basics.py
python3.13 bench/collections/basics.py
python3.14 bench/collections/basics.py

python3.13 bench/collections/cost.py
python3.14 bench/collections/cost.py

python3.11 bench/collections/hashable.py
python3.12 bench/collections/hashable.py
python3.13 bench/collections/hashable.py
python3.14 bench/collections/hashable.py

python3.13 bench/collections/build.py
python3.14 bench/collections/build.py

python3.11 bench/collections/practice.py
python3.12 bench/collections/practice.py
python3.13 bench/collections/practice.py
python3.14 bench/collections/practice.py

Записи в runs/: без суффикса — CPython 3.13.7, остальные — с суффиксом версии (3.11.15, 3.12.3, 3.14.7). Числа cost.py и build.py — этой машины (2 ядра; build.py, hashable.py и разделы 6 basics.py сняты 14.10.2026 на linux/x86_64). Отношения между формами — наблюдение этой конфигурации: они зависят от размера и вида данных, версии и машины, и на своей машине их надо мерить заново. CPython 3.15 (вышел 9 октября 2026) здесь не запускался.

Что получилось

Дубли. set оставляет разные элементы, dict.fromkeys — тоже, но в порядке первого появления; в литерале словаря с повторённым ключом побеждает последнее значение.

Хешируемость. Требование — к элементам множества и к ключам словаря, а не к значениям: {"items": []} создаётся, а {[]: "x"} и {[1, 2]} падают (hashable.py, на 3.11–3.14). Список и множество не могут быть ни элементом множества, ни ключом словаря; кортеж может, но только если хешируемо всё, что в нём: {(1, [2])} падает. frozenset — может. На 3.14 текст ошибки называет роль объекта: cannot use 'list' as a set element (…).

Порядок. Словарь хранит порядок вставки; удалённый и вставленный снова ключ уходит в конец. Множество из пяти строк при PYTHONHASHSEED = 1, 2, 3 напечаталось в трёх разных порядках — на всех четырёх версиях одинаково. Множество маленьких целых часто печатается по возрастанию, потому что hash(n) == n, но не всегда: {8, 1} печатается как {8, 1}.

Память на 1000 целых (сам контейнер, 3.13.7): list 8056 байт, tuple 8040, set 32984, dict 36952 — множество в 4,1 раза больше списка. На 3.14.7 кортеж — 8048.

x in коллекция, элемент последний (медианы, 3.13.7; в каждое число входит цикл — пустой стоит 18,7 нс на шаг): на 10 элементах список 119,5 нс против 35,2 у множества — но если элемент первый, список находит его за 33,7 нс. На 1 000 — 9 690 нс против 44,9 (в 216 раз), на 100 000 — около миллисекунды против 79,4 нс. У множества и ключей словаря время почти не зависит от размера.

Удаление из начала (50 000 удалений из 100 000, 3.13.7): list.pop(0) — 12 662 нс на удаление, deque.popleft() — 42,4, list.pop() с конца — 43,7.

Память и вид ключей (раздел 6, одинаково на 3.11–3.14): dict на 1000 ключей int — 36952 байта, на 1000 ключей str — 26032; set — 32984 в обоих случаях. Записи словаря со строковыми ключами в CPython хранятся без поля под хеш (PyDictUnicodeEntry в Include/internal/pycore_dict.h).

Построить множество ради проверки (build.py, медианы, 3.13.7, нс на сценарий): на 10 элементах одна проверка по списку — 98,8, set(lst) плюс одна проверка — 211,1; сто проверок — 8 499,6 против 1 962,7. На 1 000: одна проверка — 4 638,7 против 7 926,6, сто — 596 511,4 против 10 674,0. Ради одной проверки множество не окупилось, ради ста — окупилось.

Script

34 lines
"""Практика урока «Встроенные коллекции»: источник ответов двух задач.

Ответ задачи не сочиняется редакцией — он берётся из записи прогона этого
скрипта (`runs/practice.txt`), а сборка сверяет одно с другим
(`scripts/validate-practice.mjs`).

ЧТО ПРОВЕРЯЮТ ЗАДАЧИ. Первая — что словарь хранит порядок вставки, а
множество — нет: убрать дубли «с сохранением порядка» можно через
dict.fromkeys, но не через set. Вторая — во сколько раз проверка `in` по
списку из тысячи элементов медленнее, чем по множеству, когда искомый
элемент последний. Меряется минимум по пяти повторам.

Запускать: python3.11 / 3.12 / 3.13 / 3.14.
"""
import sys
import timeit

print("PY", sys.version.split()[0])
print()
print("вывод задачи:")

words = ["b", "a", "b", "c", "a"]
print(list(dict.fromkeys(words)))
print(sorted(set(words)))
print(len(set(words)), len(words))

print()
print("оценка:")
items = list(range(1000))
as_list, as_set = list(items), set(items)
t_list = min(timeit.repeat(lambda: 999 in as_list, number=2000, repeat=5))
t_set = min(timeit.repeat(lambda: 999 in as_set, number=2000, repeat=5))
print(f"999 in list / 999 in set на 1000 элементах: в {t_list / t_set:.0f} раз")