在 Python 中，使用字符串连接 (str1 + str2) 作为 key 和使用元组 ((str1, str2)) 作为 key 的效率差异，主要受以下因素影响：

哈希计算速度：

字符串连接 (str1 + str2)：会创建一个新的字符串对象，并计算哈希值。
元组 ((str1, str2))：元组的哈希值是基于内部元素的哈希值计算的，不会创建新的字符串对象。
存储和查找性能：

字符串连接：需要额外的内存来存储新创建的字符串，并且哈希计算可能稍慢。
元组：由于 Python 内部对元组的哈希计算进行了优化，通常会更高效。

测试代码：

import time
import random
import string
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bardef generate_random_string(length):return ''.join(random.choices(string.ascii_letters, k=length))def test_dict_key_efficiency(str_lengths, n_times=10000):results = []for length in str_lengths:str1 = generate_random_string(length)str2 = generate_random_string(length)dict_str = {}dict_tuple = {}# 测试字符串拼接作为 keystart = time.perf_counter()for _ in range(n_times):key = str1 + str2dict_str[key] = _str_time = time.perf_counter() - start# 测试元组作为 keystart = time.perf_counter()for _ in range(n_times):key = (str1, str2)dict_tuple[key] = _tuple_time = time.perf_counter() - startresults.append((length, str_time, tuple_time))return results# 设置字符串长度列表
str_lengths = [5, 10, 15, 20]
results = test_dict_key_efficiency(str_lengths)# 提取数据进行可视化
x_labels = [f"{length} chars" for length, _, _ in results]
y_str_times = [round(str_time,6) for _, str_time, _ in results]
y_tuple_times = [round(tuple_time,6) for _, _, tuple_time in results]bar = (Bar().add_xaxis(x_labels).add_yaxis("字符串拼接", y_str_times).add_yaxis("元组", y_tuple_times).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="字典 Key 访问时间对比"))
)bar.render("key_efficiency_comparison.html")