Python中的非顺序循环优化

我有两个字典对象，连接和网络。这可以可视化为一个图形，其中每个节点都是一台计算机，连接描述了计算机和节点之间的一条边。网络是唯一网络的字典对象，计算机可以是其中的一部分，例如

1,2  
2,3  
4,5  
5,1 

是节点1到1的四个连接信息
因此，连接将是{1->1,2->1,3->1,4->2,5->1}
和网络{1->0,2->1}
这意味着
计算机1、2、3、5是n/w 1的一部分
计算机4是n/w 2的一部分
同样，n/w 2与n/w 1互连
我必须阅读包含数千个此类连接信息的文件
在执行此操作时，对于每次读取的连接信息，我必须执行一个非顺序循环，如下所示

while network.has_key(connections[node1]):
    connections[node1]=network[connections[node1]] 

有没有更好的方法来优化上述循环？如果需要，我可以为此共享我的全部代码

while network.has_key(connections[node1]):
    connections[node1]=network[connections[node1]] 

该代码对

网络[connections[node1]]

进行两次查找，一次用于

has _key

，一次用于

[]

它还重复访问

连接[node1]

相反，您可以：

current = connections[node1]
while True:
    try:
         current = network[current]
    except KeyError:
         break
connections[node1] = current

---

但是，通过修改代码的其余部分，可能会有更好的改进。但是，你可能会发现这是一个更好的网站。

很抱歉，我不太理解你的问题，但我觉得与图表相关的问题的基本答案适用于这里：

---

使用而不是试图提出自己的数据表示和算法。这可能更难学，但从长远来看，它会节省你的时间和头痛。

你说的“非顺序循环”是什么意思？假设您正在按顺序读取单个文件，我假设这是您的瓶颈。您是否考虑过评测代码？CProfile很好-在那之后，你将清楚地知道你的目标是什么bottleneck@oxtopus，请检查代码段。非顺序意味着我既不能使用列表理解，也不能使用任何列表函数，如reduce…@savinos，是的，我尝试过，这就是我识别上述代码片段的方式。我对此一无所知。我试图从一个完全不同的角度来研究这个问题。从cProfiler我发现这行代码是我整个系统的瓶颈。在这里减少50%的时间最终可能会减少20%的处理时间。@user977038，也许，但通常情况下，您可以通过避免出现在这里来解决这类问题，而不是加快速度。@user977038，通过避免出现在这里，我指的是执行过程中的一段代码。不要让这个代码更快。实际上，我用NetworkX创建了我最初的程序原型。工作得非常好。我现在正试图在没有它的情况下编写相同的代码。明显的性能原因，正是因为这个原因，我在这里优化我觉得有瓶颈的每一点。