Python：如何变异字典值的子集？

我已经创建了一本字典

d

。我只想更改特定类型的值。例如，我想用字符串的长度替换字符串

执行此操作的枯燥方法是使用for循环：

for k,v in d.items():
    if isinstance(v, str):
        d[k] = len(v)

但是循环不是很慢吗？
这可以通过理解来完成。我认为这相当于上述情况：

d = {k: len(v) if isinstance(v, str) else v for k,v in d.items()}

我用地图试过了，但这些都不起作用（显然是因为我不明白）：

这似乎有效，但它越来越大，越来越难看：

dict(map(lambda kv: (kv[0], len(kv[1]) if isinstance(kv[1], str) else kv[1]), d.items()))

这种操作似乎很常见，但我找不到具体的答案。

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什么是正确的、通灵的、有效的方法呢？

你已经有了答案，CoryKramer已经提到了

d = {k: len(v) if isinstance(v, str) else v for k,v in d.items()}

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这就做到了，而且是最干净的方法。

您的

dict

理解是正确的，imho是实现这一点的pythonic方法。for循环不会创建新字典，只替换那些以字符串作为值的项。理解创建一个新的字典并设置每个元素，包括那些以非字符串作为值的元素。您询问循环是否缓慢，但当您需要处理一组值中的每个项时，没有其他选择。理解不是魔法；这也是一个循环。@PaulCornelius Aww，不是魔法？不，我只是觉得它在幕后更优化。所以

for

循环可能更快？或者使用更少的内存？在其他条件相同的情况下，你总是更喜欢理解而不是for循环。但是，如果字典中有一百万个条目，其中只有两个是字符串，那么理解将执行99998个不必要的副本，而for循环只会替换2个值。所以像“理解=快，for循环=慢”这样的规则太简单了。@P1h3r1e3d13在这种情况下，for循环肯定会使用更少的内存，事实上，它使用的内存量是恒定的，而“理解”需要O（n）内存。但是，即使你的循环完全等同于理解，也就是说，它将构建一个新的dict而不是修改一个现有的dict，那么你只能期望边际速度增益。主要为了可读性，应该优先考虑理解。

d = {k: len(v) if isinstance(v, str) else v for k,v in d.items()}