這篇文章主要介紹“python中set、dict和dict.keys的性能對比”，在日常操作中，相信很多人在python中set、dict和dict.keys的性能對比問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”python中set、dict和dict.keys的性能對比”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學(xué)習(xí)吧！

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 當我們統(tǒng)計文本的詞頻時，通常需要查詢當前詞是否已經(jīng)出現(xiàn)過，如果出現(xiàn)過，那么次數(shù)增1。通常我用dict來保存詞和詞頻。我常用的方式是：

if word not in vocab_dict:
    vocab_dict[word] = 0
vocab_dict[word] += 1

用了很久覺得速度還行。 
后來看到有大神是這么用的：

if word not in vocab_dict.keys():
    vocab_dict[word] = 0
vocab_dict[word] += 1

感覺這樣似乎合理一些，因為我要做的本來就是?？磜ord是否是vocab_map的key.于是之后都用這種方式。 
某天，處理大量文本，且文本屬于開放領(lǐng)域，詞匯量也大，采用第二種方式，速度極慢，這時候，以為是查詢dict本身比較慢，并沒有意識到是vocab_map.keys()的問題。于是，將詞同時存入set,查詢時查set，速度快了很多。

if word not in vocab_set:
    vocab_dict[word] = 0
vocab_dict[word] += 1

抽取小部分數(shù)據(jù)，量化對比set、dict、dict.keys()的查詢速度，結(jié)果如下： 
1.查詢vocab_dict，打印語句：

print "time cost is %d ms." % ((end - begin).microseconds/1000)
time cost is 175 ms.

2.查詢vocab_dict.keys(),打印語句如下：

print "time cost is %d s." % ((end - begin).seconds)
time cost is 45 s.

3.查詢vocab_set，打印語句：

print "time cost is %d ms." % ((end - begin).microseconds/1000)
time cost is 168 ms.

和查詢vocab_dict差不多。

那么為什么dict.keys()查詢速度比另外兩個慢很多呢？這就要對比list、dict、set三種的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)了。 
dict.keys()實際上是list(keys),是dict的所有key組成的list。查找一個元素是否在list中是以list的下標為索引遍歷list.而查詢是否在dict中，是將key以hash值的形式直接找到key對應(yīng)的索引，根據(jù)索引可直接訪問value。對量大的dict查詢，自然是后者快很多。 
而set和dict的存儲原理基本是一樣的，唯一不同的是，set沒有value，只有key。對查詢key是否在dict或sset內(nèi)，效果基本上是一樣的。

由此，可以得出，如果存儲的數(shù)據(jù)會被反復(fù)查詢，且量大，那么，盡量不要用list，盡量用dict，如果元素不重復(fù)，用set更好。查詢是否在dict內(nèi)，也不要在用dict.keys()。

到此，關(guān)于“python中set、dict和dict.keys的性能對比”的學(xué)習(xí)就結(jié)束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習(xí)，快去試試吧！若想繼續(xù)學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識，請繼續(xù)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，小編會繼續(xù)努力為大家?guī)砀鄬嵱玫奈恼拢?/p>
當前文章：python中set、dict和dict.keys的性能對比
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