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python两种遍历字典(dict)的方法比较

时间：2021-07-01 10:21:17 帮助过：71人阅读

python以其优美的语法和方便的内置数据结构，赢得了不少程序员的亲睐。
其中有个很有用的数据结构，就是字典（dict），使用非常简单。说到遍历一个dict结构，我想大多数人都会想到 for key in dictobj 的方法，确实这个方法在大多数情况下都是适用的。但是并不是完全安全，请看下面这个例子：

代码如下:

#这里初始化一个dict
>>> d = {'a':1, 'b':0, 'c':1, 'd':0}
#本意是遍历dict，发现元素的值是0的话，就删掉
>>> for k in d:
... if d[k] == 0:
... del(d[k])
...
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
RuntimeError: dictionary changed size during iteration
#结果抛出异常了，两个0的元素，也只删掉一个。
>>> d
{'a': 1, 'c': 1, 'd': 0}

>>> d = {'a':1, 'b':0, 'c':1, 'd':0}
#d.keys() 是一个下标的数组
>>> d.keys()
['a', 'c', 'b', 'd']
#这样遍历，就没问题了，因为其实其实这里遍历的是d.keys()这个list常量。
>>> for k in d.keys():
... if d[k] == 0:
... del(d[k])
...
>>> d
{'a': 1, 'c': 1}
#结果也是对的
>>>

其实，这个例子是我简化过的，我是在一个多线程的程序里发现这个问题的，所以，我的建议是：遍历dict的时候，养成使用 for k in d.keys() 的习惯。
不过，如果是多线程的话，这样就绝对安全吗？也不见得：当两个线程都取完d.keys()以后，如果两个线程都去删同一个key的话，先删的会成功，后删的那个肯定会报 KeyError ，这个看来只能通过其他方式来保证了。

另一篇：dict 两种遍历方式的性能对比

关于纠结dict遍历中带括号与不带括号的性能问题

代码如下:

for (d,x) in dict.items():
print "key:"+d+",value:"+str(x)

for d,x in dict.items():
print "key:"+d+",value:"+str(x)

带括号和不带括号性能测试结果:

代码如下:

测试结果
测试条数:15
带括号开始时间:2012-06-14 12:13:37.375000
带括号结束时间:2012-06-14 12:13:37.375000
时间间隔:0:00:00
不带括号开始时间:2012-06-14 12:13:37.375000
不带括号结束时间:2012-06-14 12:13:37.375000
时间间隔:0:00:00

测试条数:50
带括号开始时间:2012-06-14 12:13:57.921000
带括号结束时间:2012-06-14 12:13:57.921000
时间间隔:0:00:00
不带括号开始时间:2012-06-14 12:13:57.921000
不带括号结束时间:2012-06-14 12:13:57.937000
时间间隔:0:00:00.016000
测试条数:100
带括号开始时间:2012-06-14 11:53:57.453000
带括号结束时间:2012-06-14 11:53:57.468000
时间间隔:0:00:00.015000
不带括号开始时间:2012-06-14 11:53:57.468000
不带括号结束时间:2012-06-14 11:53:57.531000
时间间隔:0:00:00.063000

测试条数:150
带括号开始时间:2012-06-14 12:00:54.812000
带括号结束时间:2012-06-14 12:00:54.828000
时间间隔:0:00:00.016000
不带括号开始时间:2012-06-14 12:00:54.828000
不带括号结束时间:2012-06-14 12:00:54.921000
时间间隔:0:00:00.093000

测试条数:200
带括号开始时间:2012-06-14 11:59:54.609000
带括号结束时间:2012-06-14 11:59:54.687000
时间间隔:0:00:00.078000
不带括号开始时间:2012-06-14 11:59:54.687000
不带括号结束时间:2012-06-14 11:59:54.734000
时间间隔:0:00:00.047000

测试条数:500
带括号开始时间:2012-06-14 11:54:39.906000
带括号结束时间:2012-06-14 11:54:40.078000
时间间隔:0:00:00.172000
不带括号开始时间:2012-06-14 11:54:40.078000
不带括号结束时间:2012-06-14 11:54:40.125000
时间间隔:0:00:00.047000

测试条数:1000
带括号开始时间:2012-06-14 11:54:49.171000
带括号结束时间:2012-06-14 11:54:49.437000
时间间隔:0:00:00.266000
不带括号开始时间:2012-06-14 11:54:49.437000
不带括号结束时间:2012-06-14 11:54:49.609000
时间间隔:0:00:00.172000

测试条数:2000
带括号开始时间:2012-06-14 11:54:58.921000
带括号结束时间:2012-06-14 11:54:59.328000
时间间隔:0:00:00.407000
不带括号开始时间:2012-06-14 11:54:59.328000
不带括号结束时间:2012-06-14 11:54:59.687000
时间间隔:0:00:00.359000

测试条数:5000
带括号开始时间:2012-06-14 11:55:05.781000
带括号结束时间:2012-06-14 11:55:06.734000
时间间隔:0:00:00.953000
不带括号开始时间:2012-06-14 11:55:06.734000
不带括号结束时间:2012-06-14 11:55:07.609000
时间间隔:0:00:00.875000

测试条数:10000
带括号开始时间:2012-06-14 11:55:15.656000
带括号结束时间:2012-06-14 11:55:17.390000
时间间隔:0:00:01.734000
不带括号开始时间:2012-06-14 11:55:17.390000
不带括号结束时间:2012-06-14 11:55:19.109000
时间间隔:0:00:01.719000

测试条数:20000
带括号开始时间:2012-06-14 12:19:14.921000
带括号结束时间:2012-06-14 12:19:18.593000
时间间隔:0:00:03.672000
不带括号开始时间:2012-06-14 12:19:18.593000
不带括号结束时间:2012-06-14 12:19:22.218000
时间间隔:0:00:03.625000

我们可以看出,dict条数在200一下的时候是带括号的性能比较高一点,但是在200条以上的数据后不带括号的执行时间会少些.

下面是测试代码:

代码如下:

测试Code
#-*- coding: utf-8 -*-
import datetime,codecs

dict = {}

for i in xrange(0,20000):
dict.setdefault("name"+str(i))
dict["name"+str(i)]="name"

s=codecs.open(r'c:\\dict.txt','a', 'utf-8')

def write(des):
s.write(des.decode("utf-8"))

write("测试条数:")
write(str(len(dict))+"\r\n")
write("带括号开始时间:")
a=datetime.datetime.now()
s.write(str(a)+"\r\n")

for (d,x) in dict.items():
print "key:"+d+",value:"+str(x)
write("带括号结束时间:")
b=datetime.datetime.now()
write(str(b)+"\r\n")
write("时间间隔:")
write(str(b-a)+"\r\n")

write("不带括号开始时间:")
c=datetime.datetime.now()
write(str(c)+"\r\n")
for d,x in dict.items():
print "key:"+d+",value:"+str(x)
write("不带括号结束时间:")
d=datetime.datetime.now()
write(str(d)+"\r\n")
write("时间间隔:")
write(str(d-c)+"\r\n")
write("\r\n")
s.close()

中文乱码问题有没有很好的解决办法....?

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