命名dict键以便在python中快速查找

Question

我将要有一个小字典（5到20个键之间），在python 2.5中一个页面加载将被引用多达一百次。

我开始命名它将要查找的键，我想知道是否有一个关键的命名约定我可以遵循以帮助dict查找时间。

Answer 1

我必须测试; - ）

使用

• f1，整数键1
• f2短字符串，"one"
• f3 long string "aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa"

作为长度为4的字典的键之一。迭代10,000,000次并测量时间。我得到了这个结果：

<function f1 at 0xb779187c>
f1 3.64
<function f2 at 0xb7791bfc>
f2 3.48
<function f3 at 0xb7791bc4>
f3 3.65

我没有区别......

我的code

Answer 2

可能是他们的合理名称，恰好会产生哈希没有冲突的名字。然而，CPython dicts已经是已知宇宙中最优化的数据结构之一，对于大多数输入产生很少的冲突，与其他内置类型的哈希方案很好地协作，非常快速地解决冲突等。它非常 任何的好处，特别是因为一百次查找并不是那么多。

例如，在我的4年台式机上运行这个timeit基准测试（运行一个可笑的低预算双核CPU，3.1 GHz）：

...>python -mtimeit --setup="d = {chr(i)*100: i for i in range(15)};\
k = chr(7)*100" "d[k]"

1000000 loops, best of 3: 0.222 usec per loop

这些字符串比手动输入变量名远程敏感的所有字符串大十倍。将长度从100减少到10会导致每次查找 0.0778微秒。现在测量页面的加载速度并比较它们（或者，只是思考在构建页面时你实际完成的工作需要多长时间）;并考虑缓存，框架开销和所有这些事情。

在这方面你所做的一切都无法在性能方面，时期，完全停止方面发挥作用。

Answer 3

因为Python字符串哈希函数遍历字符（至少如果this仍适用），我会选择 short 字符串。

Answer 4

添加另一个方面：

对于非常小的词典和繁重的时间限制，计算哈希值的时间可能是整个时间的一个重要部分。因此，对于（比方说）5个元素，使用数组和顺序搜索（当然，包含在一些MiniDictionary对象中）可能更快，甚至可能通过二进制搜索来增强。这可能会找到具有2-3个比较的元素，这可能比也可能不比哈希计算加一个比较更快。

收支平衡取决于哈希速度，平均元素数量和预期的哈希冲突数量，因此需要进行一些测量，并且没有“一刀切”的答案。

Answer 5

Python字典有一个快速的字符串键路径，所以使用这些（而不是像元组）。字符串的哈希值缓存在该字符串中，因此字符串保持与实际值相同的更重要;字符串常量（即在程序中逐字显示并且不是计算结果的字符串）始终保持完全相同，因此只要您使用它们，就不必担心。