为什么'；在'；python中以元组为键的运算符这么慢？

我的口述如下：

d=dict()
d[('1','2')] = 'value'

然后我查询密钥：

if (k1,k2) in d.keys():

当有一百万条记录时，速度很慢，“in”操作员有问题吗

是顺序搜索吗

我必须将str作为密钥来绕过这个问题。

您应该使用

(k1,k2) in d

而不是调用

d.keys（）

---

按照您的方式执行，在Python 2中，将导致线性搜索，而不是否定dict的好处。在Python3中，您的代码是高效的（见下面的注释），但我的版本更清晰。

考虑到Nolen Royalty的加入，我想我应该注意，您实际上可以以稍微更好的方式执行

timeit

测试。通过将

dict

的构造移动到一个设置函数中，我们可以只对

dict

上的操作计时，从而得到一个可以轻松比较的结果

在第3.2条中：

python -m timeit -s 'd = {(str(i), str(j)):"a" for i in range(100) for j in range(1000)}' '_ = ("1", "2") in d.keys()' '_ = (1, 2) in d.keys()'
1000000 loops, best of 3: 0.404 usec per loop

python -m timeit -s 'd = {(str(i), str(j)):"a" for i in range(100) for j in range(1000)}' '_ = ("1", "2") in d' '_ = (1, 2) in d'
1000000 loops, best of 3: 0.247 usec per loop

你可以看到区别。在3.x中，直接在

dict

上工作，速度几乎提高了2倍，这还不错

在2.7.3中：

python2 -m timeit -s 'd = {(str(i), str(j)):"a" for i in range(100) for j in range(1000)}' '_ = ("1", "2") in d.keys(); _ = (1, 2) in d.keys()'
10 loops, best of 3: 36.3 msec per loop

python2 -m timeit -s 'd = {(str(i), str(j)):"a" for i in range(100) for j in range(1000)}' '_ = ("1", "2") in d' '_ = (1, 2) in d'
10000000 loops, best of 3: 0.197 usec per loop

在2.x中，差异确实惊人。使用

dict.keys（）

需要36300微秒，而仅使用

dict

不到0.2微秒。快了将近二十万倍

只是觉得值得一提

编辑：

蒂姆做了一个有趣的评论，所以我决定再做一次测试。我尝试构建列表，然后进行哈希查找，结果如下：

python2 -m timeit -s 'd = {(str(i), str(j)):"a" for i in range(100) for j in range(1000)}' 'd.keys()' 'd.keys()'
100 loops, best of 3: 5.84 msec per loop

python2 -m timeit -s 'd = {(str(i), str(j)):"a" for i in range(100) for j in range(1000)}' -s 'l=d.keys()' '_ = ("1", "2") in l' '_ = ("1", "2") in l'
10 loops, best of 3: 25.3 msec per loop

---

您可以看到，在这样一个大型dict上，构建列表大约需要六分之一的时间，搜索列表需要五分之六的时间。

您能告诉我们得出这个结论的代码吗？非常有趣的问题，我将对此进行研究。您的编辑引入了一个全新的问题：为什么不在单独的问题中提问？我想那会更有意义。我把问题推回原来的形式。如果你想问一个不同的问题，那就换一个新问题问吧。对不起，我是stackoverflow的新手。最后一次编辑是显示代码。这对Python2和Python3都适用吗？我以为

.keys（）

会在Python 3中提供一个视图对象，而不是列表？我很难理解为什么有人会使用

d.keys（）

。在Python2.x中，这将每次创建一百万条记录的列表。即使在3.x中，它仍然是完全冗余的。@TimPietzcker即使它创建了一个iterable视图对象，中的

操作符也必须执行线性搜索。您需要将
in
运算符应用于
dict
对象。@davidhefferan键的dict视图设置如下：，因此，它将具有与dict本身相同的性能。@DavidHeffernan-它们在Python 3中实际上非常灵活。很好-我很确定，这种巨大的差异主要不是因为线性搜索与哈希查找，而是因为每次迭代都构造了一个键列表，正如您在对@DavidHeffernan的回答的评论中所建议的那样。非常感谢您的提示，我不知道您可以轻松地通过这样的设置功能+1@NolenRoyalty这真的很有用-您还可以通过多次使用该标志进行多个设置。您还可以通过放置更多带引号的字符串来避免使用分号。使做复杂的测试更容易。@TimPietzcker事实上，我只是做了一个检查并编辑了我的答案以添加到我的结果中——大部分时间都花在搜索上。我必须承认，我认为创建列表将是最大的因素。（再说一次，我也没想到会有这么大的差别。）@Lattyware:哇。太好了，谢谢你把事情弄清楚。