Question

我想弄清楚词典keys（）方法何时是必需的。这是我的代码。

rawFeats = [(0, 'mouse'), (1, 'black'), (0, 'cat'), (1, 'tabby'), (2, 'mouse')]
OHEDict = {(0, 'cat'): 1, (1, 'tabby'): 4, (2, 'mouse'): 5}
indices = {OHEDict[i]:1.0 for i in rawFeats if i in OHEDict}
indices1 = {OHEDict[i]:1.0 for i in rawFeats if i in OHEDict.keys()}

print "indices = {0}\nindices1 = {1}".format(indices, indices1)

输出是：

indices = {1: 1.0, 4: 1.0, 5: 1.0}
indices1 = {1: 1.0, 4: 1.0, 5: 1.0}

我可以理解indices1运作良好，因为(0, 'cat')是其中一个关键，但为什么索引会产生相同的结果呢？任何提示将不胜感激。顺便说一下，对于大数据集，指数的表现要比指数1好得多。

Answer 1

在python2.x上，dict.keys或多或少都是（IMHO）毫无价值。您可以直接迭代字典的密钥：

for key in d:
    ...

这比迭代密钥更有效：

for key in d.keys():
    ...

创建一个单独的列表，然后迭代它 - 有效地进行两次迭代+一堆额外的内存开销，有一个丢弃列表等等。

您的用例实际上正在对密钥进行成员资格测试。它的区别在于：

x in some_list  # is "x" an item in the list?

和

x in some_dict  # is "x" a key in the dictionary?

list个对象的成员资格测试是O（N），但dict上的成员资格测试是O（1）。因此，对于每一次＆＃34;转弯＆＃34;在循环中，您正在进行O（N）列表构造和O（N）查找，以查看该项是否在列表中，而不是密钥的简单O（1）哈希查找。

应该注意的是，如果你做实际上需要一个字典键的列表，你可以轻松地获得¹：

list(d)

幸运的是，python3.x已经采取了正确的方向。 d.keys()在python3.x中返回一个类似set的对象。您可以使用它来有效地计算两个词典的交集。例如，在某些情况下可能有用的键。

值得指出的是，python3.x中的set like对象（称为dict_keys对象）也有O（1）成员资格测试（正如预期的那样）与set的O（n）成员资格测试相比，看起来像list的东西。

^{¹因此，这可以在python2.x 和 python3.x中使用，所以当你需要记住它时，这是件很好的事情。尝试编写与...相兼容的代码}

Answer 2

两者都指（迭代）字典键。

for i in dic:

等于

for i in dic.keys():

Answer 3

x in dict其中dict是一个python字典会返回True当且仅当x是dict中某些条目的键时。

Python字典keys（）方法

3 个答案: