python中检查字典中键的正确方法

所以我一直在想。假设d是一本字典……检查字典中是否有键的正确（更像Python）方法是什么：

k in d
  or
k in d.keys()

或者别的什么？？？

总是使用

k in d

这是一个O（1）恒定时间操作

另一种选择是d.keys（）中的

k

，在Python2中是一个O（N）线性时间操作，在Python3中充其量是一个不必要的方法调用。不要用它

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d.keys（）

是三个额外的步骤，一个属性查找、一个函数调用和一个新对象的创建。在Python2中，它是所有键的列表对象（需要首先列出这些键），在Python3中，它是字典视图。仅在测试是否存在密钥时，这两者都是完全冗余的。在Python2中，针对list对象的包容测试需要扫描所有元素，直到找到匹配项。

k in d

无疑是最好的继续测试方法，因为它将更快O（1），因为它将使用字典的哈希，而不是线性搜索，在这种情况下，当您调用keys时就可以了

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还有一种方法可以使用

dict.has_key（key）

。虽然Python3.0中不推荐使用“has_key”

d中的k是有效的。当您执行d.keys（）时，您将获得所有键作为列表，然后在列表中进行检查。因此，它必须先形成一个列表，根据列表的大小，性能会变慢。有更好的方法来检查所用的时间，但这应该有助于您看到差异：

d={}
for i in range(1000000):
    d[i]=i*2

start_time = time.time()
if 2 in d:
    print "yes"
print("-key in d -- %s seconds ---" % (time.time() - start_time))

start_time = time.time()
if 2 in d.keys():
    print "yes"
print("--key in d.keys()- %s seconds ---" % (time.time() - start_time))

我的电脑上的输出：

yes
-key in d -- 0.0 seconds ---
yes
--key in d.keys()- 0.0169999599457 seconds ---

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出于好奇，我刚刚在Python3中试用了它，实际上，与Python2相比，这两种操作现在看起来都像是O（1）操作

import random
import string

def rand_string(length):
    """ Generates a random string of numbers, lower- and uppercase chars. """
    return ''.join(random.choice(
            string.ascii_lowercase + string.ascii_uppercase + string.digits)
                   for i in range(length)
            )

big_dict = {rand_string(20):rand_string(20) for i in range(10000)}

比较 对于记录，使用try/except进行比较（感谢

timeit

模块）

代码 结果 以下是不同dict长度和是否输入dict的一些计时结果（以秒为单位）：

简短的格言：

lend = 200
idx = 0

>> 0.18031001091   # k in d
>> 0.216886997223  # try/except
>> 1.06729197502   # k in d.keys()

lend = 200
idx = 201

>> 0.178912878036  # k in d
>> 1.32136297226   # try/except
>> 4.93310189247   # k in d.keys()

简而言之：

lend = 200
idx = 0

>> 0.18031001091   # k in d
>> 0.216886997223  # try/except
>> 1.06729197502   # k in d.keys()

lend = 200
idx = 201

>> 0.178912878036  # k in d
>> 1.32136297226   # try/except
>> 4.93310189247   # k in d.keys()

长篇格言：

lend = 20000
idx = 1

>> 0.178980827332  # k in d
>> 0.22277712822   # try/except
>> 105.207716942   # k in d.keys()

出自长篇大论：

lend = 20000
idx = 20001

>> 0.184767007828  # k in d
>> 1.38200902939   # try/except
>> 490.606647968   # k in d.keys()

结论 当键在dict中时，try/except方法比d中的

k慢一点。但是，如果键不在dict中，try/except的性能较差，但优于d.keys（）中的
k

鉴于性能和可读性，
k in d
是首选。
任何一个都可以。我通常是第一个。@Cyber:不，在Python 2中不是。d中的
k
是一种解决方法，您可以直接使用d[k]并捕获异常（如果缺少键很少见）或d.get（k，默认值），以防不存在。那么你就不需要做检查了。
d.get（k）
的问题是当
d[k]=None时，那么
k在d！=（d.get（k）不是None）
dict.has_key（）
已被弃用。它需要一个属性查找和一个函数调用（2条指令），而在
@MartijnPieters中使用
进行成员资格测试则需要一条字节码指令：-是的，我已经更新了！它在Python 2中被弃用，在Python 3中被完全删除。@MartijnPieters:-真的@帕德雷坎宁厄姆：-更新了。谢谢你的建议。如果你想使用时间代码，请使用timeit