命名dict键，以便在python中快速查找

如何解决命名dict键，以便在python中快速查找

| 我将拥有1个小词典（5到20个键之间），对于python 2.5中的一页加载，该词典最多可以引用一百次左右。 我开始命名将要查找的键，我想知道是否可以遵循键命名约定来帮助确定查询时间。     

解决方法

        我不得不测试;-) 使用 f1，整数键

1

f2短弦，

\"one\"

f3长弦

\"aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa\"

作为长度为4的字典的键之一。迭代10,000,000次并测量该时间。我得到这个结果：

<function f1 at 0xb779187c>
f1 3.64
<function f2 at 0xb7791bfc>
f2 3.48
<function f3 at 0xb7791bc4>
f3 3.65

即没有区别... 我的密码     ,        对于他们来说，可能有一些明智的名称，恰好会产生其哈希没有冲突的名称。但是，CPython字典已经是已知Universe中最优化的数据结构之一，对于大多数输入几乎不产生冲突，可以与其他内置类型的哈希方案配合使用，非常快地解决冲突等。您极不可能即使您找到了任何东西，也不会发现任何好处，尤其是因为一百次查找的次数并不多。 例如，这个timeit基准运行在我使用了4年的台式机上（运行3.1 GHz的低预算双核CPU，可笑）：

...>python -mtimeit --setup=\"d = {chr(i)*100: i for i in range(15)};\\
k = chr(7)*100\" \"d[k]\"

1000000 loops,best of 3: 0.222 usec per loop

这些字符串比手动将其作为变量名手动键入的所有内容大十二倍。将长度从100减少到10导致每次查找为0.0778微秒。现在，测量页面的加载速度并进行比较（或者，只需考虑构建页面时实际要花多长时间）；并考虑缓存，框架开销以及所有这些因素。 在这方面，您所做的任何事情都不会影响性能，周期和句号。     ,        因为Python字符串哈希函数会遍历字符（至少在仍然适用时），所以我会选择短字符串。     ,        要添加另一个方面： 对于很小的字典和沉重的时序约束，计算散列的时间可能占整个时间的大部分。因此，对于（比如说）5个元素，使用数组和顺序搜索（当然，包含在某些MiniDictionary对象中）可能更快，甚至可以通过二进制搜索来增强。这可能会发现具有2-3个比较的元素，这可能会或可能不会比哈希算术加一个比较快。 收支平衡取决于哈希速度，元素的平均数量和预期的哈希冲突次数，因此需要进行一些测量，并且没有“一刀切”的答案。     ,        Python字典为字符串键提供了快速路径，因此请使用它们（而不是元组）。字符串的哈希值将缓存在该字符串中，因此，字符串保持相同的值比其实际值更为重要。字符串常量（即在程序中逐字出现而不是计算结果的字符串）始终保持完全相同，因此只要您使用它们，就不必担心。