python建立哈希表_如何在python中为大数据创建哈希表?

本文介绍了一种高效的方法来处理大型文本文件中的重复项,并将其转换为Python字典。通过创建一个唯一键集合,再利用字典理解进行填充,此方法能够在极短的时间内处理大量数据。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

文本文件可能有重复项,这将覆盖字典中现有的键(哈希表的python名称)。您可以创建一组唯一的键,然后使用字典理解来填充字典。在

样本_文件.txta

b

c

c

Python代码

^{pr2}$

这是一个包含100万个长度为10的随机字母字符的实现。时间安排在半秒以下是相对微不足道的。在import string

import numpy as np

letter_map = {n: letter for n, letter in enumerate(string.ascii_lowercase, 1)}

long_alpha_list = ["".join([letter_map[number] for number in row]) + "\n"

for row in np.random.random_integers(1, 26, (1000000, 10))]

>>> long_alpha_list[:5]

['mfeeidurfc\n',

'njbfzpunzi\n',

'yrazcjnegf\n',

'wpuxpaqhhs\n',

'fpncybprrn\n']

>>> len(long_alpha_list)

1000000

# Write list to file.

with open('sample_file.txt', 'wb') as f:

f.writelines(long_alpha_list)

# Read them back into a dictionary per the method above.

with open("sample_file.txt") as f:

keys = set(line.strip() for line in f.readlines())

>>> %%timeit -n 10

>>> my_dict = {key: 1 for key in keys if key}

10 loops, best of 3: 379 ms per loop

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