Python中的OrdereDict是一个有序字典,可以很方便地对字典按顺序进行操作 。使用OrderedDict在Python应用中可以提高编程效率 , 本文从多个角度阐述了OrderedDict的使用 。首先,我们介绍如何创建和初始化一个OrderedDict对象;接着,我们分析了OrderedDict的排序原理;然后,我们使用OrderedDict实现了与字典和普通列表的比较;最后,我们总结了OrderedDict的优点和缺点 。
文章插图
一、创建和初始化一个OrderedDict对象
创建一个OrderedDict对象需要导入collections模块,并通过OrderedDict()函数进行初始化:
from collections import OrderedDict
my_dict = OrderedDict()
my_dict['apple'] = 1
my_dict['orange'] = 2
my_dict['banana'] = 3
print(my_dict) # OrderedDict([('apple', 1), ('orange', 2), ('banana', 3)])
二、OrderedDict的排序原理
使用OrderedDict进行排序可以通过以下方法实现:
from collections import OrderedDict
my_dict = {'apple': 1, 'orange': 2, 'banana': 3}
my_ordered_dict = OrderedDict(sorted(my_dict.items(), key=lambda t: t[0]))
print(my_ordered_dict) # OrderedDict([('apple', 1), ('banana', 3), ('orange', 2)])
以下是上述排序方法的解释:
排序时,用lambda函数根据键(key)对字典进行排序(因为字典无序,需要先用items()方法将其转换为列表),最后用OrderedDict对字典进行重排 。
【python中OrdereDict如何使用?】
三、OrderedDict与字典和普通列表的比较
OrderedDict既有字典的查询速度,也有普通列表的有序特点 。下面比较了字典、普通列表和OrderedDict的软件实现包的查询效率:
>>>
d = {}
for i in range(10000):
d[i] = i
od = OrderedDict()
for i in range(10000):
od[i] = i
l = list(range(10000))
%timeit d[9999]
%timeit od[9999]
%timeit l.index(9999)
在上述例子中 , 比较了字典、普通列表和OrderedDict的查询效率 。从实验结果来看,OrderedDict的查询速度介于字典和普通列表之间,兼具有字典和列表的优点:查询速度快且有序 。
四、OrderedDict的优点和缺点
OrderedDict既有字典的查询速度 , 也有普通列表的有序特点 。使用OrderedDict时 , 要根据自己的实际需求选择使用 。以下是OrderedDict的优点和缺点:
优点:
1. 有序,按照添加顺序进行排序;
2. 更好的迭代性能,在大型数据实例中 , 比dict生成器更快;
3. 可以用于实现LRU缓存;
4. 提供了很多内置方法,可以方便地按顺序添加、删除和重排;
缺点:
1. 略微耗费更多内存,因为需要维护一个双向链表;
2. 需要引入collections模块,只能用于Python 2.7及Python 3.x以上的版本 。
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