Python字典keys()方法

Question

我试图弄清楚什么时候字典keys()方法是强制性的。这是我的代码。

rawFeats = [(0, 'mouse'), (1, 'black'), (0, 'cat'), (1, 'tabby'), (2, 'mouse')]
OHEDict = {(0, 'cat'): 1, (1, 'tabby'): 4, (2, 'mouse'): 5}
indices = {OHEDict[i]:1.0 for i in rawFeats if i in OHEDict}
indices1 = {OHEDict[i]:1.0 for i in rawFeats if i in OHEDict.keys()}

print "indices = {0}\nindices1 = {1}".format(indices, indices1)

输出是:

indices = {1: 1.0, 4: 1.0, 5: 1.0}
indices1 = {1: 1.0, 4: 1.0, 5: 1.0}

我可以理解索引1工作得很好，因为(0, 'cat')是键之一，但为什么索引会产生相同的结果？任何提示将不胜感激。顺便说一句，对于大数据集，索引的性能比索引1要好得多。

Answer 1

在 python2.x 上，dict.keys (恕我直言)或多或少毫无值(value)。您可以直接迭代字典的键:

for key in d:
    ...

这比迭代键更有效:

for key in d.keys():
    ...

它创建一个单独的列表，然后然后对其进行迭代 - 有效地进行两次迭代+一堆额外的内存开销，因为拥有一个一次性列表，等等，等等。

<小时/>

您的用例实际上是对 key 进行成员资格测试。区别在于:

x in some_list  # is "x" an item in the list?

和

x in some_dict  # is "x" a key in the dictionary?

对 list 对象进行成员资格测试的时间复杂度为 O(N)，但对 dict 对象进行成员资格测试的时间复杂度为 O(1)。因此，对于循环的每个“回合”，您都会执行 O(N) 列表构造和 O(N) 查找来查看该项目是否在列表中，而不是简单的 O(1) 哈希查找关键。

值得注意的是，如果您确实确实需要字典键的列表，您可以轻松获得它¹:

list(d)

<小时/>

幸运的是，python3.x已经朝着正确的方向迈出了一步。 d.keys() 在 python3.x 中返回一个类似于 set 的对象。例如，您可以使用它来有效地计算两个字典键的交集，这在某些情况下可能很有用。

还值得指出的是，python3.x 中类似 set 的对象(称为 dict_keys 对象)也具有 O(1) 成员资格测试(如下所示)与 list 的 O(n) 成员资格测试相比，我们期望看起来像 set 的东西。

^{1因此，这适用于 python2.x 和 python3.x，因此当您尝试编写以下代码时记住这一点是一件好事兼容...}