Czy powinienem używać „has_key ()” lub „in” w słownikach Python?

Zastanawiam się, co lepiej zrobić:

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

lub:

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

in jest zdecydowanie bardziej pytoniczny.

W rzeczywistości has_key()usunięto Python 3.x .

in wygrywa wręcz, nie tylko w elegancji (i nie jest przestarzały ;-), ale także w wydajności, np .:

$ 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

Chociaż poniższe obserwacje nie zawsze są prawdziwe, zauważysz, że zwykle w Pythonie szybsze rozwiązanie jest bardziej eleganckie i Pythoniczne; dlatego -mtimeitjest tak pomocny - nie chodzi tylko o zaoszczędzenie setek nanosekund tu i tam! -)

Według dokumentów Pythona :

has_key()jest przestarzałe na korzyść key in d.

Użyj dict.has_key()jeśli (i tylko jeśli) twój kod musi być uruchamiany przez wersje Pythona wcześniejsze niż 2.3 (kiedy key in dictzostał wprowadzony).

Jest jeden przykład, w którym infaktycznie zabija twoją wydajność.

Jeśli używasz inw czasie O (1) pojemnik, że tylko narzędzia __getitem__i has_key()ale nie __contains__można włączyć O (1) szukaj w O (N) wyszukiwania (jak inwraca do wyszukiwania poprzez liniowy __getitem__).

Naprawienie jest oczywiście trywialne:

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

has_keyjest metodą słownikową, ale inbędzie działać na dowolnej kolekcji, a nawet gdy jej __contains__brakuje, inużyje dowolnej innej metody, aby iterować kolekcję, aby się dowiedzieć.

Rozwiązanie dict.has_key () jest przestarzałe, użyj „in” - wysublimowanego edytora tekstu 3

Tutaj wziąłem przykład słownika o nazwie „wiek” -

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"

Rozszerzanie testów wydajności Alexa Martellego o komentarze Adama Parkina ...

$ 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

Jeśli masz coś takiego:

t.has_key(ew)

zmień go poniżej, aby uruchomić na Pythonie 3.X i nowszych:

key = ew
if key not in t