Question

直觉我认为key in dict比key in dict.keys()更快，因为.keys()会创建一个键列表。这个问题是要确认这是否属实。

只是想知道key in dict是否在内部创建/使用列表来查找密钥是否存在？

另外，一种方法比另一种更快吗？

Answer 1

简答：

在python 2中：您的假设是正确的：dict.keys()放慢速度。
在python 3中：您的假设不正确：in dict.keys()的行为与in dict

py2和py3的详细信息如下。

Python 2.7回答：

您的假设是正确的，原因如下：

dict.keys()涉及额外的函数调用（堆栈开销）。
dict.keys()返回一个列表，其中包含内存中的所有键（与惰性生成器对象相对）。因此，它需要分配内存。
key in dict可以在内部使用set对象，这是一个索引查找。 key in dict.keys()是列表中的线性搜索

我创建了一个小的benckmark脚本来表明我的观点：

#! /usr/bin/python2.7

import datetime as dt
import random

dict_size = 1000000
num_iterations = 100

d = {i: i for i in xrange(dict_size)}

def f():
    k = random.randint(0,dict_size-1)
    return (k in d)

def g():
    k = random.randint(0,dict_size-1)
    return (k in d.keys())

def test(func):
    t = dt.datetime.utcnow()
    for i in xrange(num_iterations):
        func()
    print "%s --> %1.6f s" % (func, (dt.datetime.utcnow()-t).total_seconds())

test(f)
test(g)

输出（python 2.7.6 Ubuntu 14.04）：

<function f at 0x7ff2e0126d70> --> 0.000598 s
<function g at 0x7ff2e0126de8> --> 5.191553 s

我还测试了迭代次数和交换的dict大小（只有100个项目的dict，1M次迭代）。

<function f at 0x7f94cb5e6d70> --> 3.614162 s
<function g at 0x7f94cb5e6de8> --> 7.007922 s

这里的结果更加接近。

因此，性能差异确实随着字典的大小而增长。

Python 3回答：

我改编了python 3的脚本：

xrange已消失，请改用range。（不在测试功能的性能关键内循环中，因此性能影响有限）
使用print
将shabang line更改为#!/usr/bin/python3

在同一台机器上使用python 3.4.3进行测试。

dict_size = 1000000; num_iterations = 100

f - ＆gt; 0.000590 s g - ＆gt; 0.000565 s
dict_size = 100; num_iterations = 1000000

f - ＆gt; 4.525487 s g - ＆gt; 4.837232 s

所以在python 3中，性能差异消失了。

Python是dict＆＃39;中的关键词。与dict.keys（）＆＃39;中的＆key键不同/更快

1 个答案: