Question

我确信有一种简单的方法可以做到这一点，但我遇到了困难。

我有一个字段名称列表，例如

fields = ['foo', 'bar', 'baz']

我有（很多）字典使用其中一些名称：

values = {'foo': 1, 'baz': 2}

我想要的是将这个字典转换为值的列表，在正确的位置匹配字段列表，即：

value_list = [1, None, 2]

到目前为止，我最好的解决方案是：

value_list = [values.get(field) for field in fields]

但使用zip还是有更好的方法吗？

特别是，如果我有一长串“价值词典”（比如10000），并且它们非常稀疏（比如说，字段长200，但每个“值字典”只有大约10个条目），有更快的方法吗？

Answer 1

特别是，如果我有一长串“价值词典”（比如10000），并且它们非常稀疏（比如说，字段长200，但每个“值字典”只有大约10个条目），有更快的方法吗？

可能。

构建将键映射到其预期索引的字典：
```
idx = dict((k, i) for i, k in enumerate(fields))
```
这是一个预处理步骤，您只应对整批字典执行一次。

现在遍历字典键而不是字段：

lst = [None] * len(fields)
for k, v in values.iteritems():
    lst[idx[k]] = v

当字段数远远大于每dict个键的数量时，这应该更快，因为它会跳过哈希查找并且可以在遍历{{1}期间一次性构建列表而不是动态构建列表}。（但后一种优化也可以应用于您当前的算法中。）

在实际代码中应用它之前，请务必对其进行基准测试，因为实际性能取决于很多因素，包括散列函数的速度（以及实际的密钥）和fields的过度分配进行。

Answer 2

根据您完成清单后要对列表执行的操作，您可以考虑使用生成器。这不会减少任何操作，但它可能会节省您构建不必要的列表。

value_iterator = (values.get(field) for field in fields) # Python>=2.7

for value in value_iterator:
    #Do something.

这样，在遍历值的“列表”之前，不会执行任何操作。

Answer 3

使用collections.Counter。

import collections as col
cntr = col.Counter(your_list)

然后你可以这样做：

counts = cntr.most_common()

这将为您提供一个元组列表，您可以列出这些元组的理解。

但是正如评论者所说，你的解决方案非常好。