在我编写的Python程序中,我已经比较了使用
这是一个大大简化和缩短的数据结构:
以上数据的输出结果为:
我有点惊讶这些方法需要同样的时间。我想知道是否有更快的方法,我肯定是忽略了一些简单的东西。
一个我考虑过的替代方案是将数据加载到数据库中并进行SQL查询,但是数据不需要持久化,我还需要分析数据传输的开销等问题,并且并不总是有可用的数据库。
我无法控制数据的原始形式。
上面的代码并不追求样式点数。
for
循环和增量变量与使用map(itemgetter)
和len()
的列表推导式,在计算包含在列表中的字典条目时。使用每种方法所需的时间相同。我是做错了什么还是有更好的方法?这是一个大大简化和缩短的数据结构:
list = [
{'key1': True, 'dontcare': False, 'ignoreme': False, 'key2': True, 'filenotfound': 'biscuits and gravy'},
{'key1': False, 'dontcare': False, 'ignoreme': False, 'key2': True, 'filenotfound': 'peaches and cream'},
{'key1': True, 'dontcare': False, 'ignoreme': False, 'key2': False, 'filenotfound': 'Abbott and Costello'},
{'key1': False, 'dontcare': False, 'ignoreme': True, 'key2': False, 'filenotfound': 'over and under'},
{'key1': True, 'dontcare': True, 'ignoreme': False, 'key2': True, 'filenotfound': 'Scotch and... well... neat, thanks'}
]
以下是 for
循环版本:
#!/usr/bin/env python
# Python 2.6
# count the entries where key1 is True
# keep a separate count for the subset that also have key2 True
key1 = key2 = 0
for dictionary in list:
if dictionary["key1"]:
key1 += 1
if dictionary["key2"]:
key2 += 1
print "Counts: key1: " + str(key1) + ", subset key2: " + str(key2)
以上数据的输出结果为:
Counts: key1: 3, subset key2: 2
这是另一种更符合Python风格的版本:
#!/usr/bin/env python
# Python 2.6
# count the entries where key1 is True
# keep a separate count for the subset that also have key2 True
from operator import itemgetter
KEY1 = 0
KEY2 = 1
getentries = itemgetter("key1", "key2")
entries = map(getentries, list)
key1 = len([x for x in entries if x[KEY1]])
key2 = len([x for x in entries if x[KEY1] and x[KEY2]])
print "Counts: key1: " + str(key1) + ", subset key2: " + str(key2)
以上数据的输出结果(与之前相同):
Counts: key1: 3, subset key2: 2
我有点惊讶这些方法需要同样的时间。我想知道是否有更快的方法,我肯定是忽略了一些简单的东西。
一个我考虑过的替代方案是将数据加载到数据库中并进行SQL查询,但是数据不需要持久化,我还需要分析数据传输的开销等问题,并且并不总是有可用的数据库。
我无法控制数据的原始形式。
上面的代码并不追求样式点数。
* 100
,以获得一个相当大的数据块进行测量,因此“缩短”希望被抵消了(我不能说“简化”是否会影响相对性能 - 这取决于确切地简化了什么;-)。 - Alex Martellifor i in range(10000000): a = i
比在函数中执行慢了50%。谢谢!通常我会使用函数,但是我在问题中发布了我认为很简单的测试代码(并将其作为“不是为了风格分数”)。正如他们所说,“每天都会学到新东西”。 - Dennis Williamson