为什么更新字典不是按相同的顺序排序

Question

我写了这段代码：

words_dict = {}
my_list = ["a", "b", "c", "d", "e"]
for st in my_list:
    words_dict.update({st: 0})
print words_dict

我期望的输出是：

{'a': 0, 'b': 0, 'c': 0, 'd': 0, 'e': 0}

但我得到

{'a': 0, 'c': 0, 'b': 0, 'e': 0, 'd': 0}

为什么会发生这种情况，我怎样才能得到{'a':0, 'b':0, 'c':0, 'd':0, 'e':0}呢？

Answer 1

在 Python 3.7 dict 没有排序之前，如果你想保留字典中项目的顺序，你必须使用OrderedDict

发生这种情况是因为字典类型先前通过哈希内置函数和 Python 解释器启动时分配的随机种子的组合实现了其哈希表算法。 这些行为共同导致字典排序与插入顺序不匹配，并在程序执行之间随机洗牌。

在Python 3.7及更高版本中，字典中项目的顺序被保留，您不必再使用 OrderedDict。

dict 对象的插入顺序保存特性已被宣布为 Python 语言规范的官方部分。

字典保留插入顺序的方式现在是 Python 语言规范的一部分。 您可以依赖此行为，甚至可以将其作为您为类和函数设计的 API 的一部分。

我还测量了创建常规字典和 OrderedDict 的性能，常规字典比 OrderedDict 快 2.5-3 倍

from collections import OrderedDict

data = [(i, chr(i)) for i in range(65, 91)]


%%timeit

d = dict(data)

2.27 µs ± 235 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)


%%timeit

d = OrderedDict(data)

6.59 µs ± 1.32 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)


%%timeit

d = {}

for k, v in data:
    d[k] = v

4.84 µs ± 1.31 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)


%%timeit

d = OrderedDict()

for k, v in data:
    d[k] = v

7.48 µs ± 1.6 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)