下面是Python中数据结构比较的完整攻略：
一、背景
在Python编程中，数据结构是常用的基础组件，如序列、集合、字典等。在实际运用中，比较这些数据结构的异同是很必要的，这样可以帮助我们更好地理解它们，更好地选择适合场景的数据结构。
二、比较方法
Python中常用的比较方法有三种：比较运算符、内置函数和方法，以及标准库的模块。下面分别进行说明。
2.1 比较运算符
Python支持的比较运算符有：
- ==：等于
- !=：不等于
-
：大于
-
=：大于等于
- <：小于
- <=：小于等于
利用这些符号可以比较两个相同类型的数据结构是否相等、大小。
示例代码如下：
>>> a = [1, 2, 3]
>>> b = [1, 2, 3]
>>> c = [3, 2, 1]
>>> a == b
True
>>> a == c
False
>>> a > c
False
>>> c > a
True
在上面的示例中，a == b返回True，因为列表a和列表b的元素相同；而a == c返回False，因为列表a和列表c的元素不一致。a > c返回False，因为按照列表中元素的顺序排序，列表a的第一个元素小于列表c的第一个元素；而c > a返回True，因为按照列表中元素的顺序排序，列表c的第一个元素大于列表a的第一个元素。
2.2 内置函数和方法
Python内置了许多用于比较两个数据结构的内置函数和方法，如len()、max()、min()、sum()、sorted()等。下面对这些函数和方法进行说明。
2.2.1 len()
len()函数用于返回一个序列中元素的数量，比较两个序列时可以利用len()函数返回的数量进行比较。示例代码如下：
>>> a = [1, 2, 3]
>>> b = [1, 2, 3, 4]
>>> len(a)
3
>>> len(b)
4
>>> len(a) < len(b)
True
在上面的示例中，len(a)返回值为3，表示列表a包含3个元素；len(b)返回值为4，表示列表b包含4个元素；len(a) < len(b)返回值为True，因为列表a中元素数量小于列表b中元素数量。
2.2.2 max()和min()
max()函数和min()函数用于返回一个序列中最大和最小的元素，比较两个序列时可以利用max()和min()函数返回的值进行比较。示例代码如下：
>>> a = [1, 2, 3]
>>> b = [1, 2, 4]
>>> max(a)
3
>>> max(b)
4
>>> max(a) < max(b)
True
>>> min(a)
1
>>> min(b)
1
>>> min(a) == min(b)
True
在上面的示例中，max(a)返回值为3，表示列表a中最大的元素为3；max(b)返回值为4，表示列表b中最大的元素为4；max(a) < max(b)返回值为True，因为列表a中的最大元素小于列表b中的最大元素。类似地，min(a)返回值为1，表示列表a中最小的元素为1；min(b)返回值为1，表示列表b中最小的元素为1；min(a) == min(b)返回值为True，因为列表a和列表b的最小元素相同。
2.2.3 sum()
sum()函数用于返回一个序列中所有元素的和，比较两个序列时可以利用sum()函数返回的值进行比较。示例代码如下：
>>> a = [1, 2, 3]
>>> b = [1, 2, 4]
>>> sum(a)
6
>>> sum(b)
7
>>> sum(a) < sum(b)
True
在上面的示例中，sum(a)返回值为6，表示列表a中所有元素的和为6；sum(b)返回值为7，表示列表b中所有元素的和为7；sum(a) < sum(b)返回值为True，因为列表a中所有元素的和小于列表b中所有元素的和。
2.2.4 sorted()
sorted()函数用于返回一个序列中按升序排序的元素列表，比较两个序列时可以利用返回的列表进行比较。示例代码如下：
>>> a = [1, 2, 3]
>>> b = [1, 2, 4]
>>> sorted(a)
[1, 2, 3]
>>> sorted(b)
[1, 2, 4]
>>> sorted(a) < sorted(b)
True
在上面的示例中，sorted(a)返回值是一个按升序排序的列表，为[1, 2, 3]；sorted(b)返回值也是一个按升序排序的列表，为[1, 2, 4]；sorted(a) < sorted(b)返回值为True，因为列表[1, 2, 3]小于列表[1, 2, 4]。
2.3 标准库的模块
Python的标准库中有一些模块专门用于数据结构的比较，比如heapq、bisect等。下面对这些模块进行说明。
2.3.1 heapq
heapq模块提供了堆队列算法，可以实现使用堆的数据结构。堆通常用于实现优先队列，在堆中优先级比较高的元素会比优先级低的元素先被处理。可以利用heappush()和heappop()等函数向heap中加入数据，并弹出最小的元素。示例代码如下：
>>> import heapq
>>> a = [1, 2, 3]
>>> b = [1, 2, 4]
>>> heapq.heapify(a)
>>> heapq.heapify(b)
>>> heapq.heappop(a)
1
>>> heapq.heappop(b)
1
>>> heapq.heappush(a, 5)
>>> heapq.heappush(b, 3)
>>> heapq.heappop(a)
2
>>> heapq.heappop(b)
2
>>> heapq.heappop(a) < heapq.heappop(b)
True
在上面的示例中，使用heapq.heapify()函数可以将列表a和b转化为heap队列，使其中的元素满足堆的条件，即根节点为最小值。通过heappop()函数可以弹出heap队列中的最小元素，如第5行和第6行所示。可以使用heappush()函数向heap队列中添加元素，如第8行和第9行所示。在第10行和第11行再次使用heappop()函数弹出heap队列中的最小元素，分别为2和3。最后在第12行比较两个最小元素，返回True，因为2小于3。
2.3.2 bisect
bisect模块提供了一些函数用于插入元素到已排序的序列中，并保持序列的有序性。可以使用bisect()函数找到插入位置，并使用insort()函数实现插入。示例代码如下：
>>> import bisect
>>> a = [1, 2, 3]
>>> b = [1, 2, 4]
>>> bisect.bisect_left(a, 2)
1
>>> bisect.bisect_left(b, 2)
1
>>> bisect.bisect_left(a, 4)
3
>>> bisect.insort_left(a, 4)
>>> bisect.insort_left(b, 3)
>>> a
[1, 2, 3, 4]
>>> b
[1, 2, 3, 4]
>>> a < b
False
在上面的示例中，使用bisect.bisect_left()函数可以返回需要插入元素的位置。比如在列表a中，元素2需要插入到位置1，返回1；元素4需要插入到位置3，返回3。使用bisect.insort_left()函数可以插入元素到有序列表中。比如第9行和第10行分别将元素4和3插入到列表a和列表b中，使它们满足有序性。最后在第12行比较列表a和列表b的大小，并返回False，因为a列表的元素个数相同，且每个元素都大于或等于b列表中的对应元素。
三、总结
通过比较运算符、内置函数和方法以及标准库模块，可以比较不同类型的数据结构。无论是比较相同类型的数据结构，还是比较不同类型的数据结构，都可以根据需要使用不同的比较方法。在实际编程中，可以根据需求选择最合适的比较方法，以提高程序的效率和质量。