有序字典-OrderedDict

本文深入探讨了Python中OrderedDict的使用方法及应用场景,对比常规字典,解释了其如何保持键值对的插入顺序,以及在JSON编码、LRU缓存等场景下的优势。

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创建字典对象,同时保存键值对的插入顺序时,可以使用collections包提供的OrderedDict对象。和默认的dict字典对象相比,OrderedDict提供了额外的能力来保存字典元素的插入顺序。
当您想要构建一个您可能希望稍后序列化或编码为不同格式的映射时,OrderedDict特别有用。 例如,如果要精确控制JSON编码中出现的字段的顺序,首先在OrderedDict中构建数据将起到作用:

from collections import OrderedDict
import json

d = OrderedDict()
d['foo'] = 1
d['bar'] = 2
d['spam'] = 3
d['grok'] = 4

# Outputs "foo 1", "bar 2", "spam 3", "grok 4"
for key in d:
    print(key, d[key])

>>> json.dumps(d)
'{"foo": 1, "bar": 2, "spam": 3, "grok": 4}'

OrderedDict内部维护一个双向链表,根据插入顺序对键进行排序。 首次插入新项目时,它将放在此列表的末尾。 后续重新对相应的键进行赋值时,不会更改字典的插入顺序。
注意,由于创建了额外的链表,OrderedDict的大小是dict的两倍多。 因此,如果要构建涉及大量OrderedDict实例的数据结构(例如,将100,000行CSV文件读入OrderedDict实例列表),则需要研究应用程序的要求以确定,使用OrderedDict的好处是否超过了额外的内存开销。
和常规的dict数据类型相比:

  • 常规dict主要用于键值的映射操作,维护键值对的插入顺序是次要的。
  • OrderedDict主要设计用于维护键值对的插入顺序。空间效率,迭代速度和更新操作的性能是次要的。
  • 在算法上,OrderedDict可以比dict更好地处理频繁的重新排序操作。 这使其适用于跟踪最近的访问(例如在LRU缓存中)。
  • OrderedDict的相等操作(检查两个OrderedDict对象是否相等)检查匹配顺序。
  • OrderedDict的popitem()方法具有不同的签名。 它接受一个可选参数来指定弹出哪个项目。
  • OrderedDict有一个move_to_end()方法,可以有效地将元素重新定位到端点。

转载于:https://www.cnblogs.com/jeffrey-yang/p/11278289.html

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