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字典对象的Pythonic用法(上篇)

发布时间:2017-09-06 09:46:41 作者:陕西誉丰源物资有限公司

字典对象的Pythonic用法(上篇) 字典对象的 Pythonic 用法(上篇)

字典对象在Python中作为最常用的数据结构之一,和数字、字符串、列表、元组并列为5大基本数据结构,字典中的元素通过键来存取,而非像列表一样通过偏移存取。笔者总结了字典的一些常用Pyhonic用法,这是字典的Pythonic用法的上篇

0. 使用 in/not in 检查 key 是否存在于字典

判断某个 key 是否存在于字典中时,一般初学者想到的方法是,先以列表的形式把字典所有键返回,再判断该key是否存在于键列表中:

dictionary={}

keys=dictionary.keys()

forkinkeys:

ifkey==k:

printTrue

break

更具Pythonic的用法是使用in关键字来判断 key 是否 存在于字典中:

ifkeyindictionary:

printTrue

else:

printFalse

1. 使用 setdefault() 初始化字典键值

使用字典的时候经常会遇到这样一种应用场景:动态更新字典,像如下代码,如果 key 不在 dictionary 中那么就添加它并把它对应的值初始为空列表 [] ,然后把元素 append 到空列表中:

dictionary={}

if"key"notindictionary:

dictionary["key"]=[]

dictionary["key"].append("list_item")

尽管这段代码没有任何逻辑错误,但是我们可以使用setdefault来实现更Pyhonic的写法:

dictionary={}

dictionary.setdefault("key",[]).append("list_item")

字典调用 setdefault 方法时,首先检查 key 是否存在,如果存在该方法什么也不做,如果不存在 setdefault 就会创建该 key,并把第二个参数[]作为 key 对应的值。

2. 使用 defaultdict() 初始化字典

初始化一个字典时,如果初始情况下希望所有 key 对应的值都是某个默认的初始值,比如有一批用户的信用积分都初始为100,现在想给 a 用户增加10分

d={}

if'a'notind:

d['a']=100

d['a']+=10

同样这段代码也没任何问题,换成更pyhtonic的写法是:

fromcollectionsimportdefaultdict

d=defaultdict(lambda:100)

d['a']+=10

defaultdict 是位于 collections 模块下,它是 dict 类的子类,语法结构是:

class collections.defaultdict([default_factory[, ...]])

第一个参数default_factory是一个工厂方法,每次初始化某个键的时候将会被调用,value就是default_factory返回的值,剩下的参数和dict()函数接收的参数一样

3. 使用 iteritems() 迭代大数据

迭代大数据字典时,如果是使用 items() 方法,那么在迭代之前,迭代器迭代前需要把数据完整地加载到内存,这种方式不仅处理非常慢而且浪费内存,下面代码约占1.6G内存(为什么是1.6G?可以参考:

d={i:i*2foriinxrange(10000000)}

forkey,valueind.items():

print("{0} = {1}".format(key,value))

而使用 iteritem() 方法替换 items() ,最终实现的效果一样,但是消耗的内存降低50%,为什么差距那么大呢?因为 items() 返回的是一个 list,list 在迭代的时候会预先把所有的元素加载到内存,而 iteritem() 返回的一个迭代器(iterators),迭代器在迭代的时候,迭代元素逐个的生成。

d={i:i*2foriinxrange(10000000)}

forkey,valueind.iteritem():

print("{0} = {1}".format(key,value))

4. 高效合并字典

普通方法

合并多个字典的时候可以用一行代码实现:

x={'a':1,'b':2}

y={'b':3,'c':4}

z=dict(x.items()+y.items())

这种写法看起来很Pythonic,但仔细分析的话,它的执行效率并不高,items()方法在python2.7中返回的是列表对象,两个列表相加得到一个新的列表,这样内存中存在3个列表对象,如果两个列表的大小都是1G,那么执行这段代码需要占用4G的空间来创建这个字典。此外这段代码在Python3中会报错,因为python3中items()返回的是dict_items对象,而不是列表。

>>>c=dict(a.items()+b.items())

Traceback(most recent calllast):

File"",line1,in

TypeError:unsupported operand type(s)for+:'dict_items'and'dict_items'

在python3中,你需要明确地强制转换成list对象:

z = dict(list(x.items()) + list(y.items()))

Pythonic方法

在Python3.5中提供了一种全新的Pythonic方法:

z = {**x, **y}

不过考虑到大部分系统还是基于Python2,所以一种更兼容的pythonic方法是:

z=x.copy()

z.update(y)

当然,你可以把它封装成一个函数:

defmerge_dicts(*dict_args):

'''

可以接收1个或多个字典参数

'''

result={}

fordictionaryindict_args:

result.update(dictionary)

returnresult

z=merge_dicts(a,b,c,d,e,f,g)

其他方法

还有其他方式来合并字典,但是性能不一定是最优的,比如: python2.7可以支持字典推导式

{k: v for d in dicts for k, v in d.items()}

python2.6及以下版本使用

{k: v for d in dicts for k, v in d.items()}

性能对比

importtimeit

>>>min(timeit.repeat(lambda:{**x,**y}))# python3.5

0.4094954460160807

>>>min(timeit.repeat(lambda:merge_two_dicts(x,y)))

0.5726828575134277

>>>min(timeit.repeat(lambda:{k:vfordin(x,y)fork,vind.items()}))

1.163769006729126

>>>min(timeit.repeat(lambda:dict((k,v)fordin(x,y)fork,vind.items())))

2.2345519065856934

直接使用python3.5中的{**x, **y}是最快的,使用update次之,用字典推导式相对来说是最慢的。

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