（令人惊讶）python dict“ has_key”比“ in”更快

Question

根据流行的信息以及在net + stackoverflow上进行搜索，似乎在Python字典中查找关键字时，“ in”比“ has_key”要快。 但是，我最近的经历恰恰相反，我不知道为什么会这样吗？ 考虑以下形式的代码：

for f in F:
    if 'A' in f:
        AList.append(f)
        #if f in FDICT.keys():
        if FDICT.has_key(f):
            idx_AList.append(FDICT[f])
    elif 'B' in f:
        BList.append(f)
        #if f in FDICT.keys():
        if FDICT.has_key(f):
            idx_BList.append(FDICT[f])

在上面的代码中，切换到“ has_key”即使在很小的文件上也使代码快5万倍。 这真是令人莫名其妙-有人知道发生了什么吗？

Answer 1

f in FDICT.keys()是f in FDICT ，而不是f in FDICT.keys() 。 使用keys建立所有keys的列表，并逐一遍历，而f in FDICT使用基于哈希的高效查找。

Answer 2

if f in FDICT.keys()

因为您每次循环都在生成键列表。

尝试f in fDICT其替换为f in fDICT

Answer 3

可能是因为您正在调用FDICT.keys():它必须创建一个密钥列表。 您想要f in FDICT:执行f in FDICT: ，其结果相同，但不需要生成密钥列表。

无论如何，我听说传统的优化方法是假设键在字典中，如果没有，就捕获KeyError