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我有一个 list ,说:
NUM = 100
my_list = list(range(NUM))
dict
其中键等于值,例如:
my_dict = {item: item for item in my_list}
my_dict = dict(zip(my_list, my_list))
my_dict = {key: SOMETHING for key in keys}
my_dict = dict.fromkeys(k, SOMETHING)
{x: x for x in my_list}
是否有类似的结构? ?
dir(dict)
并且在这个方向上似乎没有任何东西(我希望它被称为
dict.fromitems()
之类的东西)。
dict.fromitems()
这样的方法将有比这个特定用例更广泛的应用,因为:
dict.fromitems(keys, values)
{k, v for k, v in zip(keys, values)}
dict(zip(keys, values))
最佳答案
不,没有更快的方法可用于字典。
那是因为性能成本全部在于处理迭代器中的每个项目、计算其散列并将键插入字典数据散列表结构中(包括动态增长这些结构)。相比之下,执行字典理解字节码真的微不足道。dict(zip(it, it))
, {k: k for k in it}
和 dict.fromkeys(it)
速度都接近:
>>> from timeit import Timer
>>> tests = {
... 'dictcomp': '{k: k for k in it}',
... 'dictzip': 'dict(zip(it, it))',
... 'fromkeys': 'dict.fromkeys(it)',
... }
>>> timings = {n: [] for n in tests}
>>> for magnitude in range(2, 8):
... it = range(10 ** magnitude)
... for name, test in tests.items():
... peritemtimes = []
... for repetition in range(3):
... count, total = Timer(test, 'from __main__ import it').autorange()
... peritemtimes.append(total / count / (10 ** magnitude))
... timings[name].append(min(peritemtimes)) # best of 3
...
>>> for name, times in timings.items():
... print(f'{name:>8}', *(f'{t * 10 ** 9:5.1f} ns' for t in times), sep=' | ')
...
dictcomp | 46.5 ns | 47.5 ns | 50.0 ns | 79.0 ns | 101.1 ns | 111.7 ns
dictzip | 49.3 ns | 56.3 ns | 71.6 ns | 109.7 ns | 132.9 ns | 145.8 ns
fromkeys | 33.9 ns | 37.2 ns | 37.4 ns | 62.7 ns | 87.6 ns | 95.7 ns
dict.fromkeys()
可以更快地处理项目,但它并不比其他进程快一个数量级。它的(小)速度优势并非来自能够在 C 中迭代;区别纯粹在于不必每次迭代更新值指针;所有键都指向单个值引用。
zip()
速度较慢,因为它构建了额外的对象(为每个键值对创建一个 2 项元组不是一个免费的操作),并且它增加了过程中涉及的迭代器的数量,你从字典的单个迭代器开始领悟和
dict.fromkeys()
, 到 3 个迭代器(
dict()
迭代通过
zip()
委托(delegate)给两个单独的键和值迭代器)。
dict
中添加单独的方法是没有意义的。类在 C 中处理这个,因为
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