如何为Python字典优化性能？

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引言

Python中的字典是一个非常有用的数据结构。它们可以存储键值对，并且允许通过键快速访问值。然而，如果在处理大量数据时，字典的性能可能会变得缓慢。本文将介绍一些优化Python字典性能的技巧。

字典初始化和填充

通常，我们在初始化字典时会采用以下方法：

my_dict = { }
my_dict['key1'] = 'value1'
my_dict['key2'] = 'value2'

尽管以上方式和下面的方式结果相同，但后者是更快的：

my_dict = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}

因此，如果不必须像几十次或几百次填充键值对，那么最好采用直接初始化的方式。

dict()比{}更快

同样的，在初始化字典时，我们也可以使用dict()构造函数，而不是{}。

my_dict = dict()

这种方式比使用花括号{}创建字典要快。

使用get()和setdefault()

在获取字典中不存在的键时，会发生异常。因此在获取字典中没有的键时，使用get()方法比直接在字典中访问值要安全。因为如果字典中没有这个键，get()方法会返回None。另一种方法是使用setdefault()方法，它返回字典中键对应的值，如果键不存在，可以使用提供的默认值设置为字典中的新键。

# 使用get()

my_dict = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
my_value = my_dict.get('key3', 0)

# 使用setdefault()

my_dict = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
my_value = my_dict.setdefault('key3', 'value3')

get()和setdefault()方法可以提高字典的性能，因为它们允许我们在获取或设置值时减少对字典的访问次数。

避免重复计算键

在字典中查找键的时候，它首先需要计算哈希值，然后通过哈希值在字典中查找键。在某些情况下，我们需要在处理一个键的时候多次计算哈希值，这会降低字典的性能。为了避免这种情况，我们可以在循环中计算键的哈希值，并将其存储在变量中。

my_dict = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}

for key in my_dict.keys():
    my_hash = hash(key)
    # 做一些任务

使用有序字典

Python的标准库提供了一个常规字典（无序的）和OrderedDict。主要区别是OrderedDict保留了元素添加到字典中的顺序。

如果需要按照键的顺序迭代字典，则使用OrderedDict可能比使用常规字典更快。但是，由于OrderedDict通常比常规字典耗费更多的内存，因此考虑使用它时必须谨慎。

更快的Python字典

Python中的常规字典由哈希值和相关的信息组成。许多经过优化的哈希算法和哈希表实现可以提高Python字典的性能。在Python3.x中，系统默认的哈希实现是SipHash24（一个处理哈希碰撞的算法）。此外，推出了更快的哈希算法和哈希表实现来改进Python字典的性能，例如比较流行的Cython和C实现的dict。

避免过度使用字典

在Python中，字典是非常有用的，但是在某些情况下，使用字典可能会导致性能下降。例如，如果在循环中使用字典来存储中间值，并且循环很大，则可能会使用大量的内存。在这种情况下，使用列表或其他数据结构可能更好。

使用专门的库

对于特定的应用程序，有时使用专门的库会比使用内置的Python字典更快。例如，如果我们需要处理大量的数值数据，则使用numpy的ndarray可以大大提高性能。

import numpy as np
my_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(my_array)

结论

Python字典在许多情况下都能很好地处理数据。但是在处理大量的数据时，一些优化技巧可以提高Python字典的性能。

这篇文章介绍了一些优化Python字典性能的方法：

• 使用直接初始化和dict()构造函数；
• 使用get()和setdefault()方法进行访问和设置；
• 避免重复计算哈希；
• 使用有序字典；
• 使用更快的Python字典实现；
• 避免过度使用字典；
• 在适当的情况下，使用专门的库。

通过使用这些技巧，我们可以在处理大量数据时提高Python字典的性能。