1. 生成1000个1-10000之间的随机数，把生成的随机数分别载入列表、元组、字典和集合中，并比较这几种序列数据结构在对元素各种操作（添加、删除、查找、排序等）时的效率差异

生成1000个1-10000之间的随机数可以使用Python中的random模块来实现。下面是代码示例：

import random

random_list = [random.randint(1, 10000) for i in range(1000)]
random_tuple = tuple(random_list)
random_dict = {i: random.randint(1, 10000) for i in range(1000)}
random_set = set(random_list)

接下来我们可以比较这几种序列数据结构在对元素各种操作时的效率差异：

1. 添加元素

在列表和集合中添加元素的操作效率较高，而字典和元组的操作效率较低。这是因为列表和集合是可变序列，它们支持动态增长，而字典和元组是不可变序列，它们的大小是固定的。

import time

# 添加元素
start = time.time()
random_list.append(10001)
end = time.time()
print("List append time:", end - start)

start = time.time()
random_set.add(10001)
end = time.time()
print("Set add time:", end - start)

start = time.time()
random_dict[1000] = 10001
end = time.time()
print("Dict add time:", end - start)

start = time.time()
random_tuple = random_tuple + (10001,)
end = time.time()
print("Tuple add time:", end - start)

2. 删除元素

在集合和字典中删除元素的操作效率较高，而列表和元组的操作效率较低。这是因为集合和字典是基于哈希表实现的，哈希表可以实现快速查找和删除元素，而列表和元组需要遍历整个序列才能删除元素。

# 删除元素
start = time.time()
random_list.remove(10001)
end = time.time()
print("List remove time:", end - start)

start = time.time()
random_set.remove(10001)
end = time.time()
print("Set remove time:", end - start)

start = time.time()
del random_dict[1000]
end = time.time()
print("Dict delete time:", end - start)

start = time.time()
random_tuple = random_tuple[:1000] + random_tuple[1001:]
end = time.time()
print("Tuple delete time:", end - start)

3. 查找元素

在集合和字典中查找元素的操作效率较高，而列表和元组的操作效率较低。这是因为集合和字典是基于哈希表实现的，哈希表可以实现快速查找元素，而列表和元组需要遍历整个序列才能查找元素。

# 查找元素
start = time.time()
10001 in random_list
end = time.time()
print("List search time:", end - start)

start = time.time()
10001 in random_set
end = time.time()
print("Set search time:", end - start)

start = time.time()
1000 in random_dict
end = time.time()
print("Dict search time:", end - start)

start = time.time()
10001 in random_tuple
end = time.time()
print("Tuple search time:", end - start)

4. 排序元素

在列表和元组中排序元素的操作效率较高，而集合和字典不支持排序操作。

# 排序
start = time.time()
random_list.sort()
end = time.time()
print("List sort time:", end - start)

start = time.time()
sorted(random_tuple)
end = time.time()
print("Tuple sort time:", end - start)

综上所述，不同的序列数据结构在对元素各种操作时的效率存在差异。在选择数据结构时，需要根据具体的应用场景和需求来进行选择。