python - 在 python 中更新字典的最快方法

Question

我有一个字典 A 和一个可能的条目 foo。我知道 A[foo] 应该等于 x，但我不知道 A[foo] 是否已经定义。在任何情况下，如果 A[foo] 已被定义，则意味着它已经具有正确的值。

执行速度更快:

if foo not in A.keys(): 
   A[foo]=x 

或者简单地更新

A[foo]=x 

因为当计算机找到 foo 条目时，它也可以更新它。如果不是，我将不得不调用哈希表两次？

谢谢。

Answer 1

只需将项目添加到字典中而不检查它们是否存在。我使用 3 种不同的方法将 100,000 个项目添加到字典中，并使用 timeit 模块对其进行计时。

1. 如果 k 不在 d 中:d[k] = v
2. d.setdefault(k, v)
3. d[k] = v

选项 3 是最快的，但不是很多。

[ 实际上，我也试过 if k not in d.keys(): d[k] = v，但是速度慢了 300 倍(每次迭代都构建了一个键列表并执行线性搜索)。它让我的测试变得如此缓慢，以至于我把它留在了这里。 ]

这是我的代码:

import timeit

setup = """
import random
random.seed(0)
item_count = 100000
# divide key range by 5 to ensure lots of duplicates 
items = [(random.randint(0, item_count/5), 0) for i in xrange(item_count)]
"""
in_dict = """
d = {}
for k, v in items:
    if k not in d:
        d[k] = v
"""
set_default = """
d = {}
for k, v in items:
    d.setdefault(k, v)
"""
straight_add = """
d = {}
for k, v in items:
    d[k] = v
"""
print 'in_dict      ', timeit.Timer(in_dict, setup).timeit(1000)
print 'set_default  ', timeit.Timer(set_default, setup).timeit(1000)
print 'straight_add ', timeit.Timer(straight_add, setup).timeit(1000)

结果:

in_dict       13.090878085
set_default   21.1309413091
straight_add  11.4781760635

注意: 这一切都毫无意义。我们每天都会收到很多关于在 Python 中执行 x 或 y 的最快方法的问题。在大多数情况下，很明显问题是在遇到任何性能问题之前提出的。我的建议？专注于编写您可以编写的最清晰的程序，如果它太慢，请对其进行概要分析并在需要的地方进行优化。根据我的经验，我几乎从来没有去分析和优化步骤。从问题的描述来看，字典存储似乎不是您程序中的主要瓶颈。