datetime 比较_Python 字典中key命中取值的两种方法性能比较！

2023-09-07 阅读 29 评论 0

摘要：起步从字典中取值有两个方法，一个是先判断key是否在字典中再取值；另一个是包裹try块中直接去取值：Python资源共享群：484031800def use_in(d, key):if key in d:return d[key]return None def use_try(d, key):try:return d[key]except KeyError:p

起步

从字典中取值有两个方法，一个是先判断key是否在字典中再取值；另一个是包裹try块中直接去取值：

Python资源共享群：484031800

def use_in(d, key):if key in d:return d[key]return None
def use_try(d, key):try:return d[key]except KeyError:passreturn None

python如何遍历字典中的key和value，性能比较

用 timeit 模块来查看它们的运行时间，测试环境 win10 + python3.6.8：

import timeit
def use_in(d, key):if key in d:return d[key]return None
def use_try(d, key):try:return d[key]except KeyError:passreturn None
cache = {}
for i in range(100):cache[i] = True
perf_dict = {'in: hit': min(timeit.repeat(lambda: use_in(cache, 50))),'in:not hit': min(timeit.repeat(lambda: use_in(cache, 150))),'try: hit': min(timeit.repeat(lambda: use_try(cache, 50))),'try:not hit': min(timeit.repeat(lambda: use_try(cache, 150))),
}
print(perf_dict)

得到结果：

{'in: hit': 0.32121160000000004, 'in:not hit': 0.2666487000000002, 'try: hit': 0.27908409999999995, 'try:not hit': 0.5742989999999999
}

好像用 try 的方式的快一些，但当不命中的时候几乎慢了一倍多。所以平均下来这两个方法性能其实没啥区别。

python中datetime函数的用法。标准库里会用哪种方法呢

比较好奇标准库中会用哪种方法呢？

in先判断的方式

argparse 模块中：

python中datetime用法？

linecache 模块：

dummy_threading 模块：

try块的方式

re 模块中的 _compile 中：

string 模块中：

datetime 模块中：

functools 模块中:

copy 模块:

threading 模块：

更多的就不举例了，可以看到，在标准库里大多还是使用 try 块的方式。然后是一些不常用或者比较“新”的模块才用 in 判断方式。可能是早先前的字典不支持 in 操作吧。

原文链接：https://hbdhgg.com/1/17181.html

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标签：python如何遍历字典中的key和value python中datetime函数的用法 python中datetime用法 python字典按照key排序 python字典输出key对应的value python字典key的类型 python中字典的键值比较大小 python获取字典的key值

python如何遍历字典中的key和value

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