python的dict速度

最新推荐文章于 2024-08-19 03:12:33 发布
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#python #优化 #list

博客指出Python的dict速度很快，若要优化程序，可考虑用dict替换list，提供了一种Python程序优化思路。
python的dict速度太快了，如果需要优化程序，可以考虑用dict替换list
14.Python数据类型（五）【dict字典类型】
孤寒者的博客
06-24 12万+
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【Python】字典dict(dictionary)详解（语法、特点、操作、性能、使用场景）
GH_echo的博客
02-13 1694
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python字典无序_python 字典有序无序及查找效率，hash表
weixin_39605997的博客
12-05 382
刚学python的时候认为字典是无序，通过多次插入，如di = {}, 多次di['testkey']='testvalue' 这样测试来证明无序的。后来接触到了字典查找效率这个东西，查了一下，原来字典在python内部是通过哈希表的顺序来排的，做了一些测试，比如di = {1:1,3:3,2:2,4:4,5:5} ,无论怎么改变键值对的顺序，print di 总是会{1: 1, 2: 2, 3:...
python 字典和列表的读取速度问题
SHMILYRINGPULL的专栏
04-21 1万+
最近在进行基因组数据处理的时候，需要读取较大数据（2.7G）存入字典中，然后对被处理数据进行字典key值的匹配，在被处理文件中每次读取一行进行处理后查找是否在字典的keys中，以下两段代码的效率差别非常大： 第一段： if(pos in fre_dist.keys()): newvalue= fre_dist[pos] 第二段： if(pos in fre_dist): new
python中使用dict给list.index加速
KI的博客
04-07 749
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python中in在list和dict中查找效率比较
热门推荐
wanzer之家
01-23 2万+
python中in在list和dict中查找效率比较首先给一个简单的例子，测测list和dict查找的时间：import timequery_lst = [-60000,-6000,-600,-60,-6,0,6,60,600,6000,60000]lst = [] dic = {}for i in range(100000000): lst.append(i) dic[i] = 1
python 字典 列表 速度_python – 将列表转换为字典时的速度问题
weixin_35068573的博客
03-01 283
我有一些关于将列表转换为字典的速度问题,其中以下操作占用总运行时间的约90％：def list2dict(list_):return_dict = {}for idx, word in enumerate(list_):if word in return_dict:raise ValueError("duplicate string found in list: %s" % (word))retu...
Python数据类型之Dict字典实例详解
09-19
在Python编程语言中，字典（Dict）是一种非常重要的数据结构，它以键值对的形式存储数据，提供了高效的数据检索机制。下面将详细介绍字典的基本概念、创建方法、操作以及与列表（List）的区别。 1. 字典概述 字典是...
Python内置函数dict()——《Python内置函数手册》Python老吕编著
Python老吕的博客
08-19 492
dict()是Python中用于创建和初始化字典的内置函数。空字典：当不提供任何参数时，dict()会创建一个空的字典。键值对序列：当提供一个可迭代的键值对序列时，dict()会将这些键值对转换成字典。字典推导式：可以使用花括号{}来创建一个通过推导式生成的字典。关键字参数dict()可以接受任意数量的关键字参数，每个关键字参数都会成为字典的一个键值对。这个函数是构建和操作字典的基础，为Python编程提供了极大的便利。接下来，我们将深入探讨dict()函数的基础知识和应用场景。dict()
Python 中list ,set,dict的大规模查找效率对比详解
09-18
在Python编程语言中，list、set和dict是三种常用的数据结构，它们各自有着不同的用途和特性。对于大规模数据的查找操作来说，这三种数据结构的效率有着明显的区别。在进行数据查找时，选择合适的数据结构能够显著...
Python dict
u011405771的博客
06-10 389
dict特点：查找速度快，无论是10个元素还是10万个元素，查找速度是一样的。list的查找速度随着元素的增多下降。dict内存大，储存无序，key不能重复；key的元素必须不可变...
python list、dict、set 查询速度对比
need的博客
05-26 1万+
python list、dict、set 查询速度对比 平常使用的时候，可能对于这三种类型的查询无感，因为数据量小的时候查询速度都很快，所以无感觉，今天来试试。 一百万数据测试 =b list= 0.013915400000000133 =c dict= 2.100000000115898e-06 =d set= 9.999999996956888e-07 一千万数据测试 =b list= 0.12139450000000096 =c dict= 2.9000000001389026e-06 =d s
python用字典读取文件,如何从Python中的文件中读取多个字典？
weixin_28808097的博客
11-27 538
I am relatively new to python.I am trying to read an ascii file with multiple dictionaries in it. The file has the following format.{Key1: value1key2: value2...}{Key1: value1key2: value2...}{...Every ...
python 字典 update()
我只是个小学生 能力有限 一直抱着学习的态度
10-17 699
Python 字典(Dictionary) update() 函数把字典dict2的键/值对更新到dict里。 dict2 – 添加到指定字典dict里的字典。 #!/usr/bin/python dict = {'Name': 'Zara', 'Age': 7} dict2 = {'Sex': 'female' } dict.update(dict2) print "Value : %s" ...
【python】list、dict、set插入、查询速度对比
qq_39057568的博客
10-16 1282
list append 插入速度最快，set的查询速度最快；
面试的那些事python 字典dict和列表list的读取速度问题, range合并，HTTPS面试常问全解析
weixin_58085973的博客
04-06 1170
Python崛起并且风靡，因为优点多、应用领域广、被大牛们认可。学习 Python 门槛很低，但它的晋级路线很多，通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据，CS等更加高级的领域。Python可以做网络应用，可以做科学计算，数据分析，可以做网络爬虫，可以做机器学习、自然语言处理、可以写游戏、可以做桌面应用…Python可以做的很多，你需要学好基础，再选择明确的方向。这里给大家分享一份全套的 Python 学习资料，给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助！
python中list 和 dict 效率的一次实践
hh289211972的博客
07-20 2766
业务场景：     有上亿条的数据入库解析并且入库到sqlserver中去，所以每次优化一秒钟，可能对入库的性能就能提升一天。     python语句的优化，里边有对list数据去重的代码如下：     object_id_set = [] remove_objects = [] for object in objects: try:
流畅的python--dict的优点以及缺点
Perror的博客
06-17 2991
1.健必须是可散列的。     用户自己实现的对象默认都是可散列的，因为id()不同。一个可散列对象应该有以下属性：     支持hash()函数，通过hash()方法得到的散列值是不变的。     可以通过eq()方法来检测相等性     如果a == b，那么hash(a) == hash(b)2.字典内存开销大     因为字典是由散列表实现的，散列表中肯定对出现一些稀疏，这就导致了
python 字典dict和列表list的读取速度问题, range合并
python学习者的博客
08-10 1860
python 字典和列表的读取速度问题 最近在进行基因组数据处理的时候，需要读取较大数据（2.7G）存入字典中，然后对被处理数据进行字典key值的匹配，在被处理文件中每次读取一行进行处理后查找是否在字典的keys中，以下两段代码的效率差别非常大： 第一段： if(pos in fre_dist.keys()): newvalue= fre_dist[pos] 第二段： if(pos in fre_dist): newValue=fre_dist[pos] 在处理3万条数据时，第二段代码的速度是第一段代码
python dict 详解
最新发布
11-07
<think>我们刚刚讨论了Python列表，现在用户询问Python字典（dict）的详细解释。根据用户提供的引用材料，我们需要构建一个全面的字典解释。 注意：引用材料中提供了关于字典的一些内置函数、迭代方法以及构造函数的信息。 计划回答结构： 1. 基本概念：说明字典是什么，核心特性（键值对、无序、可变等） 2. 创建字典的多种方式（包括引用[3]中提到的构造函数dict(mapping)） 3. 字典的核心操作（增删改查） 4. 字典的内置函数（引用[1]中的len, str, type等） 5. 字典的迭代方法（引用[2]和[4]中的keys(), values(), items()以及它们的迭代器版本） 6. 字典的特性（如键的唯一性、键的类型要求等） 7. 内存与性能相关（可选） 8. 与其他数据结构的对比（如列表） 9. 相关问题 注意：用户提供的引用[3]提到了mapping参数，我们需要解释什么是mapping（在Python中，mapping是一种将键与值相关联的对象，例如字典本身或其他键值对序列）。 由于用户要求详细解释，我们将尽可能覆盖全面。 </think>### Python字典（dict）详解 #### 一、基本概念 字典（dict）是Python核心的**键值对映射结构**，具有以下核心特性： 1. **无序存储**（Python 3.7+ 保持插入顺序）[^1] 2. **可变性**：支持动态增删改键值对 3. **键唯一性**：键必须是不可变类型（字符串、数字、元组） 4. **高效查找**：基于哈希表实现，$O(1)$ 时间复杂度查询 ```python # 典型字典示例 student = { "name": "Alice", # 字符串键 "age": 20, # 整型值 "courses": ["Math", "CS"], # 列表值 1: "ID_001" # 数字键 } ``` #### 二、创建方式 1. **直接创建**（花括号语法） ```python empty_dict = {} # 空字典 user = {"name": "Bob", "age": 25} ``` 2. **构造函数 `dict()`**[^3] ```python # 键值对参数 d1 = dict(name="Tom", age=30) # {&#39;name&#39;: &#39;Tom&#39;, &#39;age&#39;: 30} # 可迭代对象 d2 = dict([("a", 1), ("b", 2)]) # {&#39;a&#39;: 1, &#39;b&#39;: 2} # 字典推导式 squares = {x: x**2 for x in range(3)} # {0:0, 1:1, 2:4} ``` #### 三、核心操作 | 操作类型 | 方法 | 示例 | 说明 | |---------|------|------|------| | **访问** | `dict[key]` | `user["name"]` | 获取键对应值（键不存在报错） | | | `get()` | `user.get("age", 0)` | 安全获取（可设默认值） | | **修改** | 赋值 | `user["age"] = 26` | 更新键值 | | | `setdefault()` | `user.setdefault("gender", "M")` | 键不存在时插入 | | **新增** | `update()` | `user.update({"city": "NY"})` | 批量添加/更新 | | **删除** | `pop()` | `user.pop("age")` | 删除键并返回值 | | | `popitem()` | `user.popitem()` | 删除最后插入项（Python 3.7+） | | | `clear()` | `user.clear()` | 清空字典 | #### 四、迭代方法（高效内存处理） | 方法 | 返回类型 | 内存效率 | 示例 | |------|----------|----------|------| | `keys()` | 列表 | 低 | `for k in user.keys():` | | `values()` | 列表 | 低 | `for v in user.values():` | | `items()` | 列表 | 低 | `for k,v in user.items():` | | `iterkeys()` | 迭代器 | 高 | `for k in user.iterkeys():`[^4] | | `itervalues()` | 迭代器 | 高 | `for v in user.itervalues():`[^4] | | `iteritems()` | 迭代器 | 高 | `for k,v in user.iteritems():`[^4] | > **注意**：Python 3中`iterkeys()`等被`keys()`视图替代（自动返回迭代器视图） #### 五、内置函数 | 函数 | 描述 | 示例 | |------|------|------| | `len()` | 键数量 | `len(user)` → 3 | | `str()` | 可打印字符串 | `str(user)` → `"{&#39;name&#39;:&#39;Bob&#39;}"`[^1] | | `type()` | 类型检测 | `type(user)` → `<class &#39;dict&#39;>`[^1] | #### 六、特性深度解析 1. **键的不可变性要求** ```python valid = {("tuple", "key"): 1} # 元组可作为键 invalid = {["list"]: "value"} # 报错！列表不可哈希 ``` 2. **哈希表实现原理** - 通过哈希函数计算键的存储位置 - 解决冲突：开放寻址法 - 扩容机制：当填充率>2/3时容量加倍 3. **视图对象（Python 3+）** ```python keys_view = user.keys() # 动态反映字典变化 user["email"] = "a@b.com" print(keys_view) # 包含新键"email" ``` #### 七、与列表对比 | 特性 | 字典（dict） | 列表（list） | |------|-------------|-------------| | 存储方式 | 键值对映射 | 有序序列 | | 索引类型 | 任意可哈希键 | 整数索引 | | 查找速度 | $O(1)$ | $O(n)$ | | 内存占用 | 较高（存储哈希表） | 较低 | | 典型应用 | 数据记录、快速检索 | 有序集合、队列 |
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