今天吃了個基礎差的虧，雖然說知道list和set有查詢效率上的區別，但是一直不當回事
這次碰到一個活，要求是將45w的2組數據，進行匹配合並
一個是店鋪導出的訂單數據，一個是快遞給的物流數據
需要把2個匹配合並到一個表格，當然，有些人會說了，用excel處理，函數啥的，1個文件都有1g多，打開電腦得等好久才能反應，要匹配，估計得幾個小時
所以用python來寫腳本，進行數據匹配
首先原始店鋪文件是7個，一個文件里面有6.7w條數據，快遞數據是2個，1個里面有22w條，匹配就通過快遞單號進行
原始數據都全部轉化成csv，方便操作
接下去就是操作思路
1，將店鋪文件一行行進行循環，
2，每次去2個快遞數據表格里面搜索，
3，如果找到，就把快遞數據放到后面
4，如果沒找到，就原數據寫入
快遞數據做了處理，提取單號做成一個list，然后在做一個dict，格式{單號: 對應原始數據}，方便找到后進行提取原始數據
然后開始循環操作，實際執行下來，每1000次查詢，需要耗費6秒左右時間
全部數據處理完畢需要30分鍾
然后進行優化
將list改成set，其他不動，結果20秒完成！這個效率簡直了！
這時就看出來了，基礎的東西，有時候就決定了效率