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Was ist der Unterschied zwischen „dict.items()“ und „dict.iteritems()“ in Python 2?

Barbara Streisand
Barbara StreisandOriginal
2024-11-12 13:42:02917Durchsuche

What's the Difference Between `dict.items()` and `dict.iteritems()` in Python 2?

dict.items() vs. dict.iteritems() in Python 2: Die Unterschiede verstehen

In Python 2 dict.items () und dict.iteritems() bieten scheinbar identische Funktionalität: Rückgabe einer Sammlung von Schlüsselwert-Tupeln. Eine genauere Betrachtung offenbart jedoch subtile Unterschiede zwischen den beiden Methoden.

Die ursprüngliche Implementierung: dict.items()

dict.items() gibt es seit Python Beginn. Dabei wird eine tatsächliche Liste von Tupeln erstellt, die bei großen Wörterbüchern möglicherweise erheblichen Speicher beansprucht.

Die Entwicklung: dict.iteritems()

Mit der Einführung von Generatoren dict.iteritems() wurde als erweiterte Form von iteritems() eingeführt. Anstatt eine vollständige Liste zu materialisieren, gibt es einen Iterator-Generator zurück, der bei Bedarf Schlüssel-Wert-Paare erzeugt. Dieser Ansatz ist für große Wörterbücher speichereffizienter.

Iterator vs. Liste

Der Hauptunterschied liegt in der Art des zurückgegebenen Objekts. dict.items() gibt eine Kopie der Schlüsselwertliste des Wörterbuchs zurück, während dict.iteritems() einen Iterator zurückgibt. Dadurch kann dict.items() sofort iteriert oder über die Indizierung aufgerufen werden, während dict.iteritems() explizit mithilfe einer Schleife oder eines anderen Mechanismus iteriert werden muss.

Speichereffizienz

Der iteratorbasierte Ansatz von dict.iteritems() macht es speichereffizienter als dict.items(). Bei großen Wörterbüchern kann die Speichereinsparung erheblich sein.

Fazit

Während sowohl dict.items() als auch dict.iteritems() Zugriff auf dieselben zugrunde liegenden Daten bieten In Python 2 wirken sich ihre unterschiedlichen Implementierungen auf die Speichernutzung und die Nutzungsmuster aus. Das Verständnis dieser Unterscheidungen ist für eine effiziente und effektive Wörterbuchmanipulation in Python 2 von entscheidender Bedeutung.

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