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## Vérification des clés dans les dictionnaires Python : dois-je utiliser `has_key()` ou `in` ?

Susan Sarandon
Susan Sarandonoriginal
2024-10-27 01:55:02625parcourir

##  Checking Keys in Python Dictionaries: Should I Use `has_key()` or `in`?

Vérification des clés dans les dictionnaires Python : 'has_key()' vs. 'in'

Les dictionnaires Python fournissent une structure de données polyvalente pour stocker les paires clé-valeur. Lors de la vérification si une clé spécifique existe dans un dictionnaire, le choix entre has_key() et in se pose souvent.

has_key() vs. in

La méthode has_key() est une méthode à l'ancienne méthode obsolète dans Python 3.x. Il accepte une clé comme argument et renvoie True si la clé existe dans le dictionnaire.

D'un autre côté, l'opérateur in est une manière plus pythonique de vérifier les clés dans les dictionnaires. Il accepte également une clé comme argument mais renvoie True si la clé est liée à une valeur dans le dictionnaire.

Comparaison

Simplicité et lisibilité : L'opérateur in est plus concis et plus facile à lire. Il représente des tests d'adhésion en Python, ce qui rend son intention claire.

Vitesse : has_key() et in ont des caractéristiques de performances similaires. Ils nécessitent tous deux un temps O(1), ce qui signifie qu'ils sont rapides pour les petits et les grands dictionnaires.

Suppression dans Python 3.x : Comme mentionné précédemment, has_key() a été supprimé dans Python 3.x. Cela signifie que l'utilisation de in est la seule option dans les versions Python modernes.

Exemple d'utilisation

Étant donné le dictionnaire suivant :

<code class="python">d = {'a': 1, 'b': 2}</code>

Pour vérifier si 'a' existe dans le dictionnaire, nous pouvons utiliser soit :

<code class="python">'a' in d  # True</code>

ou :

<code class="python">d.has_key('a')  # True (only in Python 2.x)</code>

Conclusion

Bien que has_key() puisse être familier aux utilisateurs d'anciennes versions de Python, il Il est recommandé d'utiliser l'opérateur in pour vérifier les clés dans les dictionnaires en Python moderne. Il est plus pythonique, facile à lire et continuera à fonctionner dans les futures versions de Python.

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