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使用内置的any可以在两个循环上获得一些性能优势
但你可能需要测量你的里程数。如果list和dict仍然非常静态，并且必须多次执行比较，那么可以考虑使用set
^{pr2}$注意Python3.X，默认情况下返回视图而不是序列，因此在使用Python3.X时，它将是直接向前的
在以上两种情况下，您可以用bool来包装结果，以获得布尔值结果
异教徒
我的好奇心占了我的上风，我把所有提出的解决办法都计时了。原来的解决方案在性能方面似乎更好。以下是结果
随机产生的样本输入
测试引擎
我重写了答案的测试部分，因为它很混乱，答案受到了相当好的关注。我创建了一个timeit compare python模块并将其移动到github
试验结果
以及上述模块的图形比较
结论
过早的优化是有害的。显然，当测试域发生变化时，没有一个解具有最佳性能。根据总体规模和迭代频率，解决方案的性能差异很大。结果再次说明了这样一个事实：在Python中，应该确保代码是可读的，而不是确保代码在某些情况下要么是漂亮的，要么是针对性能进行了优化的，但是这样就可能无法扩展。在
注意有人怀疑为什么不使用ifilter会比其他方法更好
众所周知，在python中，调用C函数时会有开销，如果总体规模较小但迭代频率较高，则C函数调用开销的累积会慢慢显现出来。从图中可以看出，使用ifilter时，总体规模较低，但迭代次数较高，因此性能会有很大的偏差。在
最干净、最快的方法是使用any()和itertools.ifilter()：
此代码使用：
someDict.__contains__作为谓词您也可以使用itertools.imap（）而不是ifilter（）。在
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