Question

我刚刚开始学习python并担心如果我使用dict.get（key，default_value）或者我为它定义了自己的方法......那么它们有什么不同之处：

[第一种方法]：

dict={}
for c in string:
    if c in dict:
        dict[c]+=1
    else:
        dict[c]=1

和python提供的另一个dict.get（）方法

for c in string:
    dict[c]=dict.get(c,0)+1

他们在效率或速度方面有任何差异......或者它们是相同的，第二个只能节省更多的代码行...

Answer 1

对于这种特定情况，请改为使用collections.Counter()或collections.defaultdict()对象：

import collections

dct = collections.defaultdict(int)

for c in string:
     dict[c] += 1

或

dct = collections.Counter(string)

两者都是标准dict类型的子类。 Counter类型添加了一些更有用的功能，例如汇总两个计数器或列出已计数的最常见实体。 defaultdict类也可以被赋予其他默认类型;例如，使用defaultdict(list)将内容收集到每个键的列表中。

如果要比较两种不同方法的效果，您需要使用timeit module：

>>> import timeit
>>> def intest(dct, values):
...     for c in values:
...         if c in dct:
...             dct[c]+=1
...         else:
...             dct[c]=1
... 
>>> def get(dct, values):
...     for c in values:
...         dct[c] = dct.get(c, 0) + 1
... 
>>> values = range(10) * 10
>>> timeit.timeit('test(dct, values)', 'from __main__ import values, intest as test; dct={}')
22.210275888442993
>>> timeit.timeit('test(dct, values)', 'from __main__ import values, get as test; dct={}')
27.442166090011597

这表明使用in的速度要快一些。

但是，有一个第三个选项需要考虑;抓住KeyError例外：

>>> def tryexcept(dct, values):
...     for c in values:
...         try:
...             dct[c] += 1
...         except KeyError:
...             dct[c] = 1
... 
>>> timeit.timeit('test(dct, values)', 'from __main__ import values, tryexcept as test; dct={}')
18.023509979248047

恰好是最快的，因为10个案例中只有1个用于新密钥。

最后但并非最不重要的是，我提出了两个备选方案：

>>> def default(dct, values):
...     for c in values:
...         dct[c] += 1
... 
>>> timeit.timeit('test(dct, values)', 'from __main__ import values, default as test; from collections import defaultdict; dct=defaultdict(int)')
15.277361154556274
>>> timeit.timeit('Counter(values)', 'from __main__ import values; from collections import Counter')
38.657804012298584

因此Counter()类型最慢，但defaultdict确实非常。 Counter()做了很多工作，而额外的功能可以使其他地方的开发和执行速度更快。

dict.get（）方法的效率

1 个答案: