タプルから辞書を作るときのパフォーマンス。

result.txt

('todict1', 2.637644052505493)
('todict2', 2.0221450328826904)
('todict3', 3.7830700874328613)
('todict4', 2.580557107925415)
('todict5', 2.2164390087127686)
('todict6', 2.159787178039551)

tuple-to-dict.py

# coding: utf-8
from collections import defaultdict, deque

L = [
    ('a', 1),
    ('b', 2),
    ('c', 3),
    ('a', 4),
    ('c', 5),
]
# から
d = {
    'a': [1, 4],
    'b': [2],
    'c': [3, 5],
}
# を作りたいとする。


def todict1(L):
    d = {}
    for k, v in L:
        if k not in d:
            d[k] = []
        d[k].append(v)
    return d


# defaultdict を使ったオサレな作り方。
def todict2(L):
    d = defaultdict(list)
    for k, v in L:
        d[k].append(v)
    return dict(d)


# reduce とか使うと less Pythonic
def todict3(L):
    return dict(
        reduce(lambda d, (k, v): d[k].append(v) or d, L, defaultdict(list)))


# おもむろにジェネレータ式
def todict4(L):
    d = defaultdict(list)
    for _ in (d[k].append(v) for k, v in L):
        pass
    return dict(d)


# deque は挿入が早いと聞いて
def todict5(L):
    d = defaultdict(deque)
    for k, v in L:
        d[k].append(v)
    return dict((k, list(v)) for k, v in d.iteritems())


def todict6(L):
    d = defaultdict(deque)
    for k, v in L:
        d[k].append(v)
    return dict((k, list(v)) for k, v in d.iteritems())


import random
import timeit
sampledata = [
    (random.randint(0, 32), random.randint(0, 128))
    for _ in xrange(10000)]


for name in ('todict1', 'todict2', 'todict3', 'todict4', 'todict5', 'todict6'):
    setup = 'from __main__ import sampledata, {} as factory'.format(name)
    print(name, timeit.timeit('factory(sampledata)', setup, number=1000))

result.txt は手元の Mac で測定です。厳密な測定方法ではないですし、環境情報は気が向いた時にかきます。