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:
#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 "
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
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:
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:
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....?

要在有限的時間內最大化學習Python的效率,可以使用Python的datetime、time和schedule模塊。 1.datetime模塊用於記錄和規劃學習時間。 2.time模塊幫助設置學習和休息時間。 3.schedule模塊自動化安排每週學習任務。

Python在遊戲和GUI開發中表現出色。 1)遊戲開發使用Pygame,提供繪圖、音頻等功能,適合創建2D遊戲。 2)GUI開發可選擇Tkinter或PyQt,Tkinter簡單易用,PyQt功能豐富,適合專業開發。

Python适合数据科学、Web开发和自动化任务,而C 适用于系统编程、游戏开发和嵌入式系统。Python以简洁和强大的生态系统著称,C 则以高性能和底层控制能力闻名。

2小時內可以學會Python的基本編程概念和技能。 1.學習變量和數據類型,2.掌握控制流(條件語句和循環),3.理解函數的定義和使用,4.通過簡單示例和代碼片段快速上手Python編程。

Python在web開發、數據科學、機器學習、自動化和腳本編寫等領域有廣泛應用。 1)在web開發中,Django和Flask框架簡化了開發過程。 2)數據科學和機器學習領域,NumPy、Pandas、Scikit-learn和TensorFlow庫提供了強大支持。 3)自動化和腳本編寫方面,Python適用於自動化測試和系統管理等任務。

兩小時內可以學到Python的基礎知識。 1.學習變量和數據類型,2.掌握控制結構如if語句和循環,3.了解函數的定義和使用。這些將幫助你開始編寫簡單的Python程序。

如何在10小時內教計算機小白編程基礎?如果你只有10個小時來教計算機小白一些編程知識,你會選擇教些什麼�...

使用FiddlerEverywhere進行中間人讀取時如何避免被檢測到當你使用FiddlerEverywhere...


熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

AI Hentai Generator
免費產生 AI 無盡。

熱門文章

熱工具

Safe Exam Browser
Safe Exam Browser是一個安全的瀏覽器環境,安全地進行線上考試。該軟體將任何電腦變成一個安全的工作站。它控制對任何實用工具的訪問,並防止學生使用未經授權的資源。

EditPlus 中文破解版
體積小,語法高亮,不支援程式碼提示功能

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) 是一個PHP/MySQL的Web應用程序,非常容易受到攻擊。它的主要目標是成為安全專業人員在合法環境中測試自己的技能和工具的輔助工具,幫助Web開發人員更好地理解保護網路應用程式的過程,並幫助教師/學生在課堂環境中教授/學習Web應用程式安全性。 DVWA的目標是透過簡單直接的介面練習一些最常見的Web漏洞,難度各不相同。請注意,該軟體中

Dreamweaver CS6
視覺化網頁開發工具

SAP NetWeaver Server Adapter for Eclipse
將Eclipse與SAP NetWeaver應用伺服器整合。