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计算字典列表中的条目:for循环与map列表理解(itemgetter)

list-comprehension loops map dictionary python

Dennis Williamson · 技术社区 · 16 年前

在我编写的Python程序中,我比较了 for 循环和增量变量与列表理解 map(itemgetter) 和 len() 在计算列表中的词典条目时。使用每个方法所需的时间相同。我做错什么了还是有更好的方法?

这是一个大大简化和缩短的数据结构:

list = [
  {'key1': True, 'dontcare': False, 'ignoreme': False, 'key2': True, 'filenotfound': 'biscuits and gravy'},
  {'key1': False, 'dontcare': False, 'ignoreme': False, 'key2': True, 'filenotfound': 'peaches and cream'},
  {'key1': True, 'dontcare': False, 'ignoreme': False, 'key2': False, 'filenotfound': 'Abbott and Costello'},
  {'key1': False, 'dontcare': False, 'ignoreme': True, 'key2': False, 'filenotfound': 'over and under'},
  {'key1': True, 'dontcare': True, 'ignoreme': False, 'key2': True, 'filenotfound': 'Scotch and... well... neat, thanks'}
]

这是你的名字 对于

#!/usr/bin/env python
# Python 2.6
# count the entries where key1 is True
# keep a separate count for the subset that also have key2 True

key1 = key2 = 0
for dictionary in list:
    if dictionary["key1"]:
        key1 += 1
        if dictionary["key2"]:
            key2 += 1
print "Counts: key1: " + str(key1) + ", subset key2: " + str(key2)

以上数据的输出:

Counts: key1: 3, subset key2: 2

#!/usr/bin/env python
# Python 2.6
# count the entries where key1 is True
# keep a separate count for the subset that also have key2 True
from operator import itemgetter
KEY1 = 0
KEY2 = 1
getentries = itemgetter("key1", "key2")
entries = map(getentries, list)
key1 = len([x for x in entries if x[KEY1]])
key2 = len([x for x in entries if x[KEY1] and x[KEY2]])
print "Counts: key1: " + str(key1) + ", subset key2: " + str(key2)

以上数据的输出(同上):

我有点惊讶这些花了同样多的时间。不知道有没有更快的。我肯定我忽略了一些简单的事情。

我考虑过的另一种方法是将数据加载到数据库中并执行SQL查询,但是数据不需要持久化,我必须分析数据传输的开销等,而且数据库可能并不总是可用的。

我无法控制数据的原始形式。

1 回复 | 直到 16 年前

Alex Martelli 16 年前

forloop withmap ,并添加 * 100 列表的定义(结束后) ] )为了让测量结果有点实质性,我看到,在我的慢速笔记本电脑上:

$ py26 -mtimeit -s'import co' 'co.forloop()'
10000 loops, best of 3: 202 usec per loop
$ py26 -mtimeit -s'import co' 'co.withmap()'
10 loops, best of 3: 601 usec per loop

i、例如,所谓的“更蟒蛇”的方法 map for 方法——它告诉你它实际上并不是“更像蟒蛇”;—)。

好蟒蛇的标志是简单 ,对我来说,它推荐了我自以为是的名字……:

def thebest():
  entries = [d['key2'] for d in list if d['key1']]
  return len(entries), sum(entries)

根据测量,在整个过程中可以节省10%到20%的时间 前回路 接近。