Python 使用日期时间键进行字典搜索

我有一个时间序列数据，当前存储在字典中，字典的“键”是

datetime.datetime

对象。大致如下：

data[datetime.datetime(2012,5,14,15,28,2)]={'error':error,'flags':flags,'value':value}

我的问题是：在指定时间前后两次找到最近点的最佳方法是什么？我需要这个函数尽可能快，因为它在两个最近点之间线性插值的循环中调用（~10000）

---

我目前有一种方法可以工作，它花费了相当长的时间，因为它可以搜索所有的键（~50000）：

不幸的是，这会产生一个错误：

TypeError: 'datetime.datetime' object does not support indexing

---

如果有任何帮助，我们将不胜感激。

函数的第一个参数是排序数组（或列表，实际上是可以索引的任何内容）

keys

是一个未排序的数组，您将其作为第二个参数传递

这应该起作用：

def findTime(time):
    keys = sorted(data.keys())
    return bisect.bisect_left(keys, time), bisect.bisect_right(keys, time)

---

尽管您应该保留已排序的副本，以便在没有改变数据的重复搜索中使用，而不是每次都重新排序。

基于

对分创建索引
模块似乎是一个值得深入研究的有价值的想法。但是，通过查看文档，您将看到对分函数将排序列表作为第一个参数，而不是第二个参数

尝试：

此外，您还可以尝试通过在
findTime
函数之外构造
keys
对象来优化代码。如果您的
数据
字典没有通过您的
findTime
调用序列进行修改，那么您将只需支付一次排序列表的构建费用。
您最好为您的dict使用不同的键

两个是显而易见的

1） 可以将日期格式用作字符串。这基本上是
YYYY-MM-DD
格式。您还可以使用
YYYY-MM-DD:HH:MM:SS
格式。ISO8601的一个特性是词法排序，因此在一个已排序的键列表中，只需在插入点上方和下方取两个已排序的键

2） 您可以使用浮点数表示日期，整数部分是千年标记的日偏移量，浮点数是一天的分数，然后可以轻松转换为HH:MM:SS。Excel、Windows和Unix使用这种方法

示例1）：

示例2）：

无论哪种情况，Python都能够在毫秒内管理50000个元素的数据结构

根据需要将时间戳转换为datetime对象
 我不确定是否可以根据datetime对象对字典进行排序，但您尝试过吗？然后，您可以为正在查找的键分配一个索引，只需将索引加/减1即可找到最近的时间。您可以将日期时间日期转换为特定时间的秒偏移量吗？然后，您可以只使用浮点或整数。您可以按datetime对象对字典进行排序。问题是我想要的时间不一定是字典中的一个键。我同意drewk的观点，你应该使用时间戳而不是日期时间object@Cryptite：字典没有任何顺序，因此排序对它们没有意义。谢谢！工作得很有魅力！现在我的算法快了约20倍。
TypeError: 'datetime.datetime' object does not support indexing

def findTime(time):
    keys = sorted(data.keys())
    return bisect.bisect_left(keys, time), bisect.bisect_right(keys, time)

keys=sorted(data.keys())
bisect.bisect_left(keys,time), bisect.bisect_right(keys,time)

>>> datetime.datetime.fromtimestamp(time.time()).isoformat()
'2012-05-14T13:55:22.142548'  # a hashable, sortable dict key based on time

>>> time.time()               # That is days and fraction of day since 1/1/1970 
1337028447.499273             # THAT is you dict key
>>> datetime.datetime.fromtimestamp(time.time()).timetuple()
time.struct_time(tm_year=2012, tm_mon=5, tm_mday=14, tm_hour=13, tm_min=52, tm_sec=13, tm_wday=0, tm_yday=135, tm_isdst=-1)