Вопрос по python – Доступ к элементам в коллекциях. OrderDict по индексу

112

Допустим, у меня есть следующий код:

import collections
d = collections.OrderedDict()
d['foo'] = 'python'
d['bar'] = 'spam'

Есть ли способ получить доступ к элементам в пронумерованном виде, например:

d(0) #foo's Output
d(1) #bar's Output

Ваш Ответ

7   ответов
7

This community wiki attempts to collect existing answers.

Python 2.7

В питоне 2keys(), values(), а такжеitems() функцииOrderedDict возвращать списки. С помощьюvalues В качестве примера, самый простой способ

d.values()[0]  # "python"
d.values()[1]  # "spam"

Для больших коллекций, где вас интересует только один индекс, вы можете избежать создания полного списка с использованием версий генератора,iterkeys, itervalues а такжеiteritems:

import itertools
next(itertools.islice(d.itervalues(), 0, 1))  # "python"
next(itertools.islice(d.itervalues(), 1, 2))  # "spam"

indexed.py пакет обеспечиваетIndexedOrderedDict, который предназначен для этого варианта использования и будет самым быстрым вариантом.

from indexed import IndexedOrderedDict
d = IndexedOrderedDict({'foo':'python','bar':'spam'})
d.values()[0]  # "python"
d.values()[1]  # "spam"

Использование больших значений может быть значительно быстрее для больших словарей с произвольным доступом:

$ python2 -m timeit -s 'from collections import OrderedDict; from random import randint; size = 1000;   d = OrderedDict({i:i for i in range(size)})'  'i = randint(0, size-1); d.values()[i:i+1]'
1000 loops, best of 3: 259 usec per loop
$ python2 -m timeit -s 'from collections import OrderedDict; from random import randint; size = 10000;  d = OrderedDict({i:i for i in range(size)})' 'i = randint(0, size-1); d.values()[i:i+1]'
100 loops, best of 3: 2.3 msec per loop
$ python2 -m timeit -s 'from collections import OrderedDict; from random import randint; size = 100000; d = OrderedDict({i:i for i in range(size)})' 'i = randint(0, size-1); d.values()[i:i+1]'
10 loops, best of 3: 24.5 msec per loop

$ python2 -m timeit -s 'from collections import OrderedDict; from random import randint; size = 1000;   d = OrderedDict({i:i for i in range(size)})' 'i = randint(0, size-1); next(itertools.islice(d.itervalues(), i, i+1))'
10000 loops, best of 3: 118 usec per loop
$ python2 -m timeit -s 'from collections import OrderedDict; from random import randint; size = 10000;  d = OrderedDict({i:i for i in range(size)})' 'i = randint(0, size-1); next(itertools.islice(d.itervalues(), i, i+1))'
1000 loops, best of 3: 1.26 msec per loop
$ python2 -m timeit -s 'from collections import OrderedDict; from random import randint; size = 100000; d = OrderedDict({i:i for i in range(size)})' 'i = randint(0, size-1); next(itertools.islice(d.itervalues(), i, i+1))'
100 loops, best of 3: 10.9 msec per loop

$ python2 -m timeit -s 'from indexed import IndexedOrderedDict; from random import randint; size = 1000;   d = IndexedOrderedDict({i:i for i in range(size)})' 'i = randint(0, size-1); d.values()[i]'
100000 loops, best of 3: 2.19 usec per loop
$ python2 -m timeit -s 'from indexed import IndexedOrderedDict; from random import randint; size = 10000;  d = IndexedOrderedDict({i:i for i in range(size)})' 'i = randint(0, size-1); d.values()[i]'
100000 loops, best of 3: 2.24 usec per loop
$ python2 -m timeit -s 'from indexed import IndexedOrderedDict; from random import randint; size = 100000; d = IndexedOrderedDict({i:i for i in range(size)})' 'i = randint(0, size-1); d.values()[i]'
100000 loops, best of 3: 2.61 usec per loop

+--------+-----------+----------------+---------+
|  size  | list (ms) | generator (ms) | indexed |
+--------+-----------+----------------+---------+
|   1000 | .259      | .118           | .00219  |
|  10000 | 2.3       | 1.26           | .00224  |
| 100000 | 24.5      | 10.9           | .00261  |
+--------+-----------+----------------+---------+

Python 3.6

Python 3 имеет те же две основные опции (список против генератора), но методы dict возвращают генераторы по умолчанию.

Метод списка:

list(d.values())[0]  # "python"
list(d.values())[1]  # "spam"

Генераторный метод:

import itertools
next(itertools.islice(d.values(), 0, 1))  # "python"
next(itertools.islice(d.values(), 1, 2))  # "spam"

Словари Python 3 на порядок быстрее, чем Python 2, и имеют аналогичные ускорения для использования генераторов.

+--------+-----------+----------------+---------+
|  size  | list (ms) | generator (ms) | indexed |
+--------+-----------+----------------+---------+
|   1000 | .0316     | .0165          | .00262  |
|  10000 | .288      | .166           | .00294  |
| 100000 | 3.53      | 1.48           | .00332  |
+--------+-----------+----------------+---------+
23

Нужно ли вам использовать OrderedDict или вам нужен именно картографический тип, упорядоченный каким-либо образом с быстрой позиционной индексацией? Если последнее, то рассмотрим один из многих отсортированных типов dict Python (который упорядочивает пары ключ-значение на основе порядка сортировки ключей). Некоторые реализации также поддерживают быструю индексацию. Например,sortedcontainers проект имеетSortedDict типа для этой цели.

>>> from sortedcontainers import SortedDict
>>> sd = SortedDict()
>>> sd['foo'] = 'python'
>>> sd['bar'] = 'spam'
>>> print sd.iloc[0] # Note that 'bar' comes before 'foo' in sort order.
'bar'
>>> # If you want the value, then simple do a key lookup:
>>> print sd[sd.iloc[1]]
'python'
Error: User Rate Limit ExceededSortedDictError: User Rate Limit ExceededSortedDict(lambda key: 0, ...)Error: User Rate Limit Exceeded
Error: User Rate Limit Exceeded
141

Если этоOrderedDict() Вы можете легко получить доступ к элементам путем индексации, получив кортежи пар (ключ, значение) следующим образом

>>> import collections
>>> d = collections.OrderedDict()
>>> d['foo'] = 'python'
>>> d['bar'] = 'spam'
>>> d.items()
[('foo', 'python'), ('bar', 'spam')]
>>> d.items()[0]
('foo', 'python')
>>> d.items()[1]
('bar', 'spam')

Note for Python 3.X

dict.items вернетповторяемый объект просмотра а не список. Нам нужно обернуть вызов в список, чтобы сделать возможной индексацию

>>> items = list(d.items())
>>> items
[('foo', 'python'), ('bar', 'spam')]
>>> items[0]
('foo', 'python')
>>> items[1]
('bar', 'spam')
Error: User Rate Limit Exceeded
Error: User Rate Limit Exceededlist(d.items())Error: User Rate Limit Exceedednext(islice(d.items(), 1))Error: User Rate Limit Exceeded('bar', 'spam')
Error: User Rate Limit Exceededgithub.com/niklasf/indexed.py
Error: User Rate Limit ExceededitemsError: User Rate Limit Exceededdocs.python.org/3.3/library/stdtypes.html#dict-views
Error: User Rate Limit Exceededlist(d.items())
4

Это новая эра, и теперь словари Python 3.6.1 сохраняют свой порядок. Эта семантика не является явной, потому что это потребует одобрения BDFL. Но Раймонд Хеттингер - следующая лучшая вещь (и смешнее), и он делаетдовольно сильный случай что словари будут заказывать очень долго.

Так что теперь легко создавать фрагменты словаря:

test_dict = {
                'first':  1,
                'second': 2,
                'third':  3,
                'fourth': 4
            }

list(test_dict.items())[:2]

Note: Диктонарное сохранение порядка вставки теперьОфициальный в Python 3.7.

16

first запись (или близкая к ней) в OrderedDict, без создания списка:

>>> from collections import OrderedDict
>>> 
>>> d = OrderedDict()
>>> d["foo"] = "one"
>>> d["bar"] = "two"
>>> d["baz"] = "three"
>>> 
>>> d.iteritems().next()
('foo', 'one')

(Когда вы в первый раз говорите «next ()», это действительно означает «сначала».)

В моем неформальном тесте на Python 2.7iteritems().next() с небольшим OrderedDict только чуть-чуть быстрее, чемitems()[0], С OrderedDict 10000 записей,iteritems().next() был примерно в 200 раз быстрее, чемitems()[0].

BUT если вы сохраните список items () один раз, а затем будете использовать его много, это может быть быстрее. Или, если вы неоднократно {создаете итератор iteritems () и переходите к нему в нужную вам позицию}, это может быть медленнее.

Error: User Rate Limit Exceededodict_iteratorError: User Rate Limit Exceeded
Error: User Rate Limit ExceededOrderedDictError: User Rate Limit Exceedediteritems()Error: User Rate Limit Exceedednext(iter(d.items())).
Error: User Rate Limit Exceededd.items()Error: User Rate Limit Exceeded
13

Это значительно более эффективно использоватьIndexedOrderedDict отindexed пакет.

Следуя комментариям Никласа, я провел тестOrderedDict а такжеIndexedOrderedDict с 1000 записей.

In [1]: from numpy import *
In [2]: from indexed import IndexedOrderedDict
In [3]: id=IndexedOrderedDict(zip(arange(1000),random.random(1000)))
In [4]: timeit id.keys()[56]
1000000 loops, best of 3: 969 ns per loop

In [8]: from collections import OrderedDict
In [9]: od=OrderedDict(zip(arange(1000),random.random(1000)))
In [10]: timeit od.keys()[56]
10000 loops, best of 3: 104 µs per loop

IndexedOrderedDict В этом конкретном случае в ~ 100 раз быстрее выполняется индексация элементов в определенной позиции.

Error: User Rate Limit Exceeded
0

для OrderedDict () вы можете получить доступ к элементам путем индексации, получив кортежи пар (ключ, значение) следующим образом или используя & apos; .values () & apos;

>>> import collections
>>> d = collections.OrderedDict()
>>> d['foo'] = 'python'
>>> d['bar'] = 'spam'
>>> d.items()
[('foo', 'python'), ('bar', 'spam')]
>>>d.values()
odict_values(['python','spam'])
>>>list(d.values())
['python','spam']

Похожие вопросы