Python是一种流行的编程语言，拥有丰富的数据结构和功能库。在Python中，字典(dict)是一种非常常用的数据结构，用于存储键值对的集合。在实际应用中，我们经常需要向字典中插入新的键值对，因此字典的插入性能是一个非常重要的考量因素。
Python的字典是基于哈希表实现的，哈希表是一种高效的数据结构，可以在常数时间内进行插入、查找和删除操作。因此，Python的字典插入操作的时间复杂度为O(1)。这意味着无论字典中有多少个键值对，插入新的键值对的时间都是固定的，与字典的大小无关。
为了更直观地展示Python字典插入的性能，我们可以编写一个简单的实验代码来测试插入大量键值对的速度。首先，我们创建一个空的字典，然后使用循环向字典中插入大量的键值对，记录下插入操作的时间。下面是一个简单的实验代码示例：
import time
# 创建一个空字典
my_dict = {}
# 插入操作的次数
insertions = 1000000
# 开始计时
start_time = time.time()
# 向字典中插入大量键值对
for i in range(insertions):
my_dict[i] = i
# 结束计时
end_time = time.time()
# 计算插入操作的时间
insert_time = end_time - start_time
print(f"插入 {insertions} 个键值对的时间为：{insert_time} 秒")
在上面的代码中，我们使用了Python的time模块来记录插入操作的时间。我们可以通过调整insertions变量的值来测试插入不同数量的键值对时的性能。运行上面的代码，我们可以看到插入100万个键值对的时间通常在几秒钟以内。
为了更直观地展示插入操作的性能差异，我们可以使用饼状图来展示不同数量的键值对的插入时间。下面是一个使用mermaid语法绘制的饼状图示例：
pie
title Python字典插入性能比较
"1000键值对" : 0.1
"10000键值对" : 1
"100000键值对" : 10
"1000000键值对" : 30
从饼状图中可以看出，随着键值对数量的增加，插入操作的时间也会相应增加。但由于Python字典的插入时间复杂度为O(1)，因此插入性能仍然非常高效，即使在插入大量键值对时也能保持较好的性能表现。
综上所述，Python字典的插入性能是非常高效的，插入操作的时间复杂度为O(1)，即使在插入大量键值对时也能保持较好的性能表现。因此，在实际应用中，我们可以放心地使用Python字典来存储和管理键值对数据。如果对插入性能有更高要求，可以考虑使用专门针对高性能的数据结构和算法。
