Sollte ich 'has_key ()' oder 'in' für Python-Dikte verwenden?

Ich frage mich, was besser zu tun ist:

d = {'a': 1, 'b': 2}
'a' in d
True

oder:

d = {'a': 1, 'b': 2}
d.has_key('a')
True

in ist definitiv pythonischer.

In der Tat has_key()wurde in Python 3.x entfernt .

in gewinnt zweifellos, nicht nur in Eleganz (und nicht veraltet zu sein ;-), sondern auch in Leistung, zB:

$ python -mtimeit -s'd=dict.fromkeys(range(99))' '12 in d'
10000000 loops, best of 3: 0.0983 usec per loop
$ python -mtimeit -s'd=dict.fromkeys(range(99))' 'd.has_key(12)'
1000000 loops, best of 3: 0.21 usec per loop

Obwohl die folgende Beobachtung nicht immer zutrifft, werden Sie feststellen, dass in Python die schnellere Lösung normalerweise eleganter und pythonischer ist. Deshalb -mtimeitist es so hilfreich - es geht nicht nur darum, hier und da hundert Nanosekunden zu sparen! -)

Laut Python- Dokumenten :

has_key()wird zugunsten von abgelehnt key in d.

Verwenden dict.has_key()Sie diese Option, wenn (und nur wenn) Ihr Code von Python-Versionen vor 2.3 (zum Zeitpunkt key in dictder Einführung) ausgeführt werden muss.

Es gibt ein Beispiel, bei dem inIhre Leistung tatsächlich beeinträchtigt wird.

Wenn Sie ineinen O (1) -Container verwenden, der nur implementiert __getitem__und has_key()nicht __contains__, wird eine O (1) -Suche in eine O (N) -Suche umgewandelt (da inauf eine lineare Suche über zurückgegriffen wird __getitem__).

Fix ist offensichtlich trivial:

def __contains__(self, x):
    return self.has_key(x)

has_keyist eine Wörterbuch Methode, sondern inauf jeder Sammlung funktionieren wird, und selbst wenn __contains__, fehlt inwird eine andere Methode zu Iterierte die Sammlung verwenden , um herauszufinden.

Die Lösung für dict.has_key () ist veraltet. Verwenden Sie 'in' - den erhabenen Texteditor 3

Hier habe ich ein Beispiel für ein Wörterbuch mit dem Namen "Alter" genommen -

ages = {}

# Add a couple of names to the dictionary
ages['Sue'] = 23

ages['Peter'] = 19

ages['Andrew'] = 78

ages['Karren'] = 45

# use of 'in' in if condition instead of function_name.has_key(key-name).
if 'Sue' in ages:

    print "Sue is in the dictionary. She is", ages['Sue'], "years old"

else:

    print "Sue is not in the dictionary"

Erweiterung der Leistungstests von Alex Martelli mit Adam Parkins Kommentaren ...

$ python3.5 -mtimeit -s'd=dict.fromkeys(range( 99))' 'd.has_key(12)'
Traceback (most recent call last):
  File "/usr/local/Cellar/python3/3.5.2_3/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/lib/python3.5/timeit.py", line 301, in main
    x = t.timeit(number)
  File "/usr/local/Cellar/python3/3.5.2_3/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/lib/python3.5/timeit.py", line 178, in timeit
    timing = self.inner(it, self.timer)
  File "<timeit-src>", line 6, in inner
    d.has_key(12)
AttributeError: 'dict' object has no attribute 'has_key'

$ python2.7 -mtimeit -s'd=dict.fromkeys(range(  99))' 'd.has_key(12)'
10000000 loops, best of 3: 0.0872 usec per loop

$ python2.7 -mtimeit -s'd=dict.fromkeys(range(1999))' 'd.has_key(12)'
10000000 loops, best of 3: 0.0858 usec per loop

$ python3.5 -mtimeit -s'd=dict.fromkeys(range(  99))' '12 in d'
10000000 loops, best of 3: 0.031 usec per loop

$ python3.5 -mtimeit -s'd=dict.fromkeys(range(1999))' '12 in d'
10000000 loops, best of 3: 0.033 usec per loop

$ python3.5 -mtimeit -s'd=dict.fromkeys(range(  99))' '12 in d.keys()'
10000000 loops, best of 3: 0.115 usec per loop

$ python3.5 -mtimeit -s'd=dict.fromkeys(range(1999))' '12 in d.keys()'
10000000 loops, best of 3: 0.117 usec per loop

Wenn Sie so etwas haben:

t.has_key(ew)

Ändern Sie es für die Ausführung unter Python 3.X und höher wie folgt:

key = ew
if key not in t