Python 辞書でキーの存在を確認するための 'has_key()' と 'in' の比較
次のような辞書があるとします:
<code class="python">d = {'a': 1, 'b': 2}</code>
開発者は、「a」などの特定のキーが辞書に存在するかどうかを確認するために、
1 という 2 つの方法のどちらかを選択する必要があることがよくあります。 'in' 演算子
'in' 演算子は、キーの存在をチェックする Python 的で効率的な方法です。
<code class="python">'a' in d</code>
戻り値:
True
2. 'has_key()' メソッド
'has_key()' メソッドは、'in' と同じ目的を果たした古いメソッドですが、非推奨になりました。既存のキーに対しては引き続き True を返します:
<code class="python">d.has_key('a')</code>
Returns:
True
Why Choice 'in'?
どちらのメソッドも ' を使用してキーの存在を確認できます。 'has_key()' よりも in' が優先されます:
- Python のイディオム: 'in' はより慣用的であり、Python の構文と一致します。
- 非推奨: 'has_key()' は非推奨であり、Python の将来のバージョンで削除される予定です。
- パフォーマンス: テストにより、'in' は 'has_key よりわずかにパフォーマンスが高いことが示されました。 ()'.
結論
Python 辞書内のキーの存在を確認するには、「in」演算子が推奨される方法です。これは Python の規則に従い、パフォーマンスが高く、将来の Python リリースとの互換性を保証します。
以上が**Python で辞書キーの存在を確認する場合、「in」と「has_key()」ではどちらの方法が優れていますか?**の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。

pythonexexecutionistheprocessoftransforningpythoncodeintoexecutabletructions.1)interpreterreadSthecode、変換intobytecode、thepythonvirtualmachine(pvm)executes.2)theglobalinterpreeterlock(gil)管理委員会、

Pythonの主な機能には次のものがあります。1。構文は簡潔で理解しやすく、初心者に適しています。 2。動的タイプシステム、開発速度の向上。 3。複数のタスクをサポートするリッチ標準ライブラリ。 4.強力なコミュニティとエコシステム、広範なサポートを提供する。 5。スクリプトと迅速なプロトタイピングに適した解釈。 6.さまざまなプログラミングスタイルに適したマルチパラダイムサポート。

Pythonは解釈された言語ですが、コンパイルプロセスも含まれています。 1)Pythonコードは最初にBytecodeにコンパイルされます。 2)ByteCodeは、Python Virtual Machineによって解釈および実行されます。 3)このハイブリッドメカニズムにより、Pythonは柔軟で効率的になりますが、完全にコンパイルされた言語ほど高速ではありません。

useaforloopwhenteratingoverasequenceor foraspificnumberoftimes; useawhileloopwhentinuninguntinuntilaConditionismet.forloopsareidealforknownownownownownownoptinuptinuptinuptinuptinutionsituations whileoopsuitsituations withinterminedationations。

pythonloopscanleadtoErrorslikeinfiniteloops、ModifiningListsDuringiteration、Off-Oneerrors、Zero-dexingissues、およびNestededLoopinefficiencies.toavoidhese:1)use'i


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