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Was ist der Unterschied zwischen Pythons „items()' und „iteritems()'?

Patricia Arquette
Patricia ArquetteOriginal
2024-11-12 21:37:02249Durchsuche

What is the Difference Between Python's `items()` and `iteritems()`?

Unterschiede zwischen Pythons Wörterbuchmethoden identifizieren: items() und iteritems()

Während dict.items() und dict.iteritems() in Python 2 austauschbar erscheinen mag, gibt es grundlegende Nuancen zwischen den beiden. Um diese Unterschiede zu verstehen, schauen wir uns ihre jeweiligen Rollen genauer an.

Wie in der Python-Dokumentation erwähnt, stellt dict.items() eine Kopie der Schlüssel-Wert-Paare des Wörterbuchs als Liste von Tupeln bereit. Diese Kopie stellt sicher, dass alle an der zurückgegebenen Liste vorgenommenen Änderungen keine Auswirkungen auf das ursprüngliche Wörterbuch haben.

Andererseits gibt dict.iteritems() einen Iterator über die Schlüssel-Wert-Paare zurück. Ein Iterator erstellt keine separate Kopie der Daten, sondern ermöglicht den Zugriff auf jedes Element einzeln. Dies kann beim Umgang mit großen Wörterbüchern speichereffizient sein.

Trotz ihrer konzeptionellen Unterschiede ist es wichtig zu beachten, dass in Python 2 sowohl dict.items() als auch dict.iteritems() Verweise auf dasselbe zugrunde liegende Objekt zurückgeben . Dieses Objekt ist eine Liste von Schlüssel-Wert-Paaren, wobei jedes Paar ein Tupel ist.

Dieses Verhalten hat sich jedoch in Python 3 geändert. In Python 3 gibt dict.items() jetzt eine Ansicht zurück, die eine bereitstellt Live-Referenz zum Originalwörterbuch. Daher werden an der Ansicht vorgenommene Änderungen im Wörterbuch selbst widergespiegelt. Die iteritems()-Methode wurde in Python 3 entfernt, da ihre Funktionalität nun Teil des geänderten dict.items() ist.

Zusammenfassend stellt dict.items() eine Kopie der Schlüssel-Wert-Paare des Wörterbuchs bereit eine Liste in Python 2 und eine Ansicht in Python 3. Im Gegensatz dazu gibt dict.iteritems(), das nur in Python 2 vorhanden ist, einen Iterator über die Schlüssel-Wert-Paare zurück. Das Verständnis dieser Nuancen ist für die ordnungsgemäße Datenverarbeitung und Speicherverwaltung im Python-Code von entscheidender Bedeutung.

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