今天吃了个基础差的亏，虽然说知道list和set有查询效率上的区别，但是一直不当回事
这次碰到一个活，要求是将45w的2组数据，进行匹配合并
一个是店铺导出的订单数据，一个是快递给的物流数据
需要把2个匹配合并到一个表格，当然，有些人会说了，用excel处理，函数啥的，1个文件都有1g多，打开电脑得等好久才能反应，要匹配，估计得几个小时
所以用python来写脚本，进行数据匹配
首先原始店铺文件是7个，一个文件里面有6.7w条数据，快递数据是2个，1个里面有22w条，匹配就通过快递单号进行
原始数据都全部转化成csv，方便操作
接下去就是操作思路
1，将店铺文件一行行进行循环，
2，每次去2个快递数据表格里面搜索，
3，如果找到，就把快递数据放到后面
4，如果没找到，就原数据写入
快递数据做了处理，提取单号做成一个list，然后在做一个dict，格式{单号: 对应原始数据}，方便找到后进行提取原始数据
然后开始循环操作，实际执行下来，每1000次查询，需要耗费6秒左右时间
全部数据处理完毕需要30分钟
然后进行优化
将list改成set，其他不动，结果20秒完成！这个效率简直了！
这时就看出来了，基础的东西，有时候就决定了效率