Python 逻辑上合并物理上不同的词典

我试着在两本字典周围写一个包装，这样它们看起来就像一本只供阅读的字典；写作应该引起例外

我这样做是为了节省内存，因为其他地方需要一本原始词典。我还认为，如果要查找组合词典中少于一半的元素，那么它比合并词典要快

以下是我的尝试：

class LogicalMerge:
  def __init__(self, d1, d2):
    #d1 and d2 are dictionaries
    self.d1 = d1
    self.d2 = d2
  def __getitem__(self, x):
    if x in self.d1:
      return self.d1[x]
    else:
      return self.d2[x]

d1 = {1:2, 3:4}
d2 = {5:10}
d = LogicalMerge(d1, d2)
d[1] # == 2
d[5] # == 10

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这种方法是否存在任何设计、技术或性能问题？

您可以通过将u getitem uu改写为

这遵循了python的成语：请求原谅，而不是许可

我还认为这比合并字典要快

我强烈怀疑这一点，但你应该确定。您的方法引入了额外级别的间接寻址，并要求对密钥进行多次散列。这也必然会占用更多的内存

编辑：这里有另一种方法。用DictWithBackup替换一个dict，它的行为类似于dict，只是当一个键丢失时，它会查看另一个dict

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此版本避免了异常处理。

出于性能原因，我更喜欢以下版本。“给定无”是一个永远不会有效发生的对象

def __getitem__(self, k):
  v = self.d1.get(k, None)
  if v is None:
    v = self.d2[k] # if you're going to raise an error anyway ...
  return v

否则，您可以默认获取自定义对象。请注意，您需要一个实现_eq _uu的对象来测试值相等o1==o2，或者——从性能角度看，更好的做法是——使用一个不可变的对象，即某个字符串错误_key _not _found _string，它不是每次新创建的。然后您甚至可以通过对象标识ido1==ido2进行比较，即使用is运算符。你也不需要提供eq

def __getitem__(self, k):
  v = self.d1.get(k, "error_key_not_found_string")
  # if id(v) == id("error_key_not_found_string":
  if v is "error_key_not_found_string": 
    v = self.d2[k] # if you're going to raise an error anyway ...
  return v

您是否考虑过该项在两本词典中的情况

总之，我觉得从设计的角度来看这有点混乱。性能的提高真的证明了额外的错误和混乱的来源吗？另外，您将失去所有其他dict功能。。。

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这可能与d1.updated2一样简单。如果d1是你在别处不用的字典，那么你可以用a。

这两个字典之间会有不对称吗？像一个比另一个长还是多用？或者像这样，最后一次使用的可能是将再次使用的？将在其他地方重复使用的是d2。d1除了在LogicalMerge中之外，在任何地方都不会使用，而且也只会使用一次。除此之外，我不能说哪个字典更大，访问它们的顺序等等。如果两个字典包含相同的键，我会在程序的前面知道，并引发一个异常。至于这样做的理由，我选择进行逻辑合并而不是物理合并以节省内存，而不是运行时。这两本词典都很大，其中一本d2必须保持不变。归根结底，问题是性能真的是一个问题吗？当然只有你能回答。如果不是，我更喜欢更清晰的代码。如果性能如此关键，他可以直接使用：v=self.d1.getk，self.d2.getk，None，然后是单个如果v为None:raise keyrork。如果代码稍微复杂一点，性能会更好。然而，内存的使用是绝对关键的。@moooeeep：嵌套的.get肯定不会有快捷方式行为。它不应该占用更多内存，try/except版本可能会慢一些：设置try/except块不是免费的，我敢打赌它比在一个字典中额外查找需要更多的资源。我强烈支持请求原谅，而不是许可，但如果正确，我认为try/except块在这种情况下会比if块慢很多。根据max的一条评论，d2中的每一项都不会出现在d1中，因此d2中的每一项都会出现例外。如果d2的尺寸与d1相当，则会有很多例外情况。我想这个习惯用法适用于异常很少的情况。@chrisn654:表示.setdefault查找可能比try/except慢。性能问题最好使用真实的输入数据和分析器来回答。@larsmans:哈希多次-这是一个很好的观点。但是，合并词典的内存成本太高，因此不可选择。我必须吃任何我必须花费的时间。

def __getitem__(self, k):
  v = self.d1.get(k, None)
  if v is None:
    v = self.d2[k] # if you're going to raise an error anyway ...
  return v

def __getitem__(self, k):
  v = self.d1.get(k, "error_key_not_found_string")
  # if id(v) == id("error_key_not_found_string":
  if v is "error_key_not_found_string": 
    v = self.d2[k] # if you're going to raise an error anyway ...
  return v