关于高效使用Python字典的清单

By liuzhijun, 2017-08-22, 分类: Python技术

python

字典(dict)对象是 Python 最常用的数据结构,社区曾有人开玩笑地说:"Python企图用字典装载整个世界",字典在Python中的重要性不言而喻,这里整理了几个关于高效使用字典的清单,希望Python开发者可以在日常应用开发中合理利用,让代码更加 Pythonic。

1、用 in 关键字检查 key 是否存在

Python之禅中有一条开发哲学是:

There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it.

尽量找一种,最好是唯一种显而易见的解决方案。Python2 中判断某个 key 是否存在字典中可使用 has_key 方法,另外一种方式是使用 in 关键字。但是强烈推荐使用后者,因为 in 的处理速度更快,另外一个原因是 has_key 这个方法在 Python3 被移除了,要想同时兼容py2和py3两个版本的代码,用 in 是最好的选择。

bad

d = {'name': 'python'}

if d.has_key('name'):
    pass

good

if 'name' in d:
    pass

2、用 get 获取字典中的值

关于获取字典中的值,一种简单的方式就是用d[x]访问该元素,但是这种情况在 key 不存在的情况下会报 KeyError 错误,当然你可以先用 in 操作检查 key 是否在字典中再获取,不过这种方式不符合 Python 之禅中说的:

Simple is better than complex.
Flat is better than nested.

好的代码应该是简单易懂的,扁平的代码结构更加可读。我们可以使用 get 方法来代替 if ... else

bad

d = {'name': 'python'}
if 'name' in d:
    print(d['hello'])
else:
    print('default')

good

print(d.get("name", "default"))

3、用 setdefault 为字典中不存在的 key 设置缺省值

data = [
        ("animal", "bear"),
        ("animal", "duck"),
        ("plant", "cactus"),
        ("vehicle", "speed boat"),
        ("vehicle", "school bus")
    ]

在做分类统计时,希望把同一类型的数据归到字典中的某种类型中,比如上面代码,把相同类型的事物用列表的形式重新组装,得到新的字典

groups = {}

>>> 
{'plant': ['cactus'], 
 'animal': ['bear', 'duck'], 
 'vehicle': ['speed boat', 'school bus']}

普通的方式就是先判断 key 是否已经存在,如果不存在则要先用列表对象进行初始化,再执行后续操作。而更好的方式就是使用字典中的 setdefault 方法。

bad

for (key, value) in data:
    if key in groups:
        groups[key].append(value)
    else:
        groups[key] = [value]

good

groups = {}
for (key, value) in data:
    groups.setdefault(key, []).append(value)

setdefault 的作用是:

  1. 如果 key 存在于字典中,那么直接返回对应的值,等效于 get 方法
  2. 如果 key 不存在字典中,则会用 setdefault 中的第二个参数作为该 key 的值,再返回该值。

4、用 defaultdict 初始化字典对象

如果不希望 d[x] 在 x 不存在时报错,除了在获取元素时使用 get 方法之外,另外一种方式是用 collections 模块中的 defaultdict,在初始化字典的时候指定一个函数,其实 defaultdict 是 dict 的子类。

from collections import defaultdict

groups = defaultdict(list)
for (key, value) in data:
    groups[key].append(value)

当 key 不存在于字典中时,list 函数将被调用并返回一个空列表赋值给 d[key],这样一来,你就不用担心调用 d[k] 会报错了。

5、用 fromkeys 将列表转换成字典

keys = {'a', 'e', 'i', 'o', 'u' }
value = []
d = dict.fromkeys(keys, value)
print(d)

>>>
{'i': [], 'u': [], 'e': [], 
 'a': [], 'o': []}

6、用字典实现 switch ... case 语句

Python 中没有 switch ... case 语句,这个问题Python之父龟叔表示这个语法过去没有,现在没有,以后也不会有。因为Python简洁的语法完全可以用 if ... elif 实现。如果有太多的分支判断,还可以使用字典来代替。

if arg == 0:
    return 'zero'
elif arg == 1:
    return 'one'
elif arg == 2:
    return "two"
else:
    return "nothing"

good

data = {
    0: "zero",
    1: "one",
    2: "two",
}
data.get(arg, "nothing")

7、使用 iteritems 迭代字典中的元素

python提供了几种方式迭代字典中的元素,第一种是使用 items 方法:

d = {
    0: "zero",
    1: "one",
    2: "two",
}

for k, v in d.items():
    print(k, v)

items 方法返回的是(key ,value)组成的列表对象,这种方式的弊端是迭代超大字典的时候,内存瞬间会扩大两倍,因为列表对象会一次性把所有元素加载到内存,更好的方式是使用 iteritems

for k, v in d.iteritems():
    print(k, v)

iteritems 返回的是迭代器对象,迭代器对象具有惰性加载的特性,只有真正需要的时候才生成值,这种方式在迭代过程中不需要额外的内存来装载这些数据。注意 Python3 中,只有 items 方法了,它等价于 Python2 中的 iteritems,而 iteritems 这个方法名被移除了。

8、使用字典推导式

推导式是个绝妙的东西,列表推导式一出,map、filter等函数黯然失色,自 Python2.7以后的版本,此特性扩展到了字典和集合身上,构建字典对象无需调用 dict 方法。

bad

numbers = [1,2,3]
d = dict([(number,number*2) for number in numbers])

good

numbers = [1, 2, 3]
d = {number: number * 2 for number in numbers}

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