在Python中，如何创建一个键为整数对的字典？
例如，如果我这样做：
mydict=dict()
mydict[ [1,2] ] = 'xxx'
我遇到了错误TypeError: unhashable type: 'list'
所以我想到了两个不同的解决方案：将字符串或元组用作键。
第一个解决方案似乎是将一对整数转换为其字符串表示形式：
mydict=dict()
mydict[ str(1)+" "+str(2) ] = 'xxx'
而第二个解决方案涉及元组：
mydict=dict()
mydict[ tuple([1,2]) ] = 'xxx'
经过一些实验，我发现元组解决方案比字符串解决方案慢。 是否有一种更有效和快速的方法来仅使用两个整数作为键？
你应该使用元组，它可以被哈希：
mydict = {}
mydict[(1, 2)] = 'xxx'
# or more concisely (@JamesHenstridge):
mydict[1,2] = 'xxx'
如果这实际上太慢了（不要进行不必要的优化），那么就给定一个整数的最大值，构建一个索引：
def index(a, b, maxB):
return a*maxB + b
mydict[index(1, 2, max)] = 'xxx'
但要注意，函数调用可能会进一步减慢速度，因此您可以将函数内联以换取可读性，并使其更容易在其他地方复制粘贴时引入错误：
mydict[1*max + 2] = 'xxx'
顺便提一下，在 Stack Overflow 上有一个关于使用元组作为字典键的读取速度的问题:
进行了一点点的分析表明，内联索引比元组稍微快一些（<5%），两者都比索引快两倍。如果在 PyPy 中执行此操作，我希望索引版本（无论是内联还是非内联）会更快。
此外，如果您担心将数据插入到字典中的速度，那么您可能正在使用错误的数据结构，或者可能正在做太多不必要的工作。例如，将 CSV 文件解析为每行字段中的值，并以这种方式将值存储在字典中 data[line,field]，如果您可以使行解析变为惰性的，并只解析您实际提取数据的行。也就是说，当你可以使用 dataLines = somecsv.readlines(); print getField(dataLines[7], 'date') 时，就不要使用 data = parseAll(somecsv); print data[7,'date']。
mydict[1,2] 等同于 mydict[(1,2)]，且更加简洁。 (2) index 函数调用可能比构建元组更耗费资源，因此你可能需要将算术运算嵌入到代码中。 - James Henstridgetup=(1,2); mydict[tup]，不过也许我应该指出这一点。2：如果索引在当前范围之外被重复使用，我通常更喜欢明确定义索引函数，以避免容易出错但令人沮丧的错误。尽管如此，这仍然是一个重要的观点，所以我会进行更新。 - Phil H
mydict[(x,y)]）是最快的。如果你先构建一个列表，然后再将其转换为元组（这是不必要的），它需要大约1.7倍的时间（mydict[tuple([x,y])]）。字符串方法最慢，慢2.6倍。如果元组已经存在，你可以使它更快，mydict[some_tuple]比mydict[(x,y)]快0.7倍。 - Lauritz V. Thaulowdict，然后计时了一个for循环迭代这些元组（for x，y in ...），使用各种方法将其插入到字典中。我对所有键使用None作为插入值。 - Lauritz V. Thaulow