英文:Ordered dict surprises
(https://nedbatchelder.com//blog/202010/ordered_dict_surprises.html)
作者:Ned Batchelder
译者:豌豆花下猫
来源:Python猫
从python 3.6 开始,常规的字典会记住其插入的顺序:就是说,当遍历字典时,你获得字典中元素的顺序跟它们插入时的顺序相同。
在 3.6 之前,字典是无序的:遍历顺序是随机的。
关于有序字典,这里有两件令人意外的事情。
1、你无法获得第一个元素
由于字典中的元素具有特定的顺序,因此获取第一个(或第 N 个)元素应该很容易,对吧?
不对!没办法直接做到。
你可能会认为 d[0] 就是第一个元素,但并不是,它只是键为 0 的值,有可能是添加到字典的最后一个元素。
获得第 N 个元素的唯一方法是遍历字典,直到取得第 N 个元素。不能根据有序索引来作随机访问。
这是一处列表胜过字典的地方。获取列表的第 N 个元素是 O(1) 操作。获取字典的第 N 个元素(即使已排序)是 O(N) 操作。
2、OrderedDict 有点不同
由于现在的字典是有序的,collections.OrderedDict 就没用了,对吧?
(译注:3.6 版本前的 dict 是无序的,但标准库里提供了一个有序字典 OrderedDict。现在 dict 变有序了,那 OrderedDict 似乎是多余了?)
好像是。但是它不会被删除,因为那样会破坏正在使用它的代码,并且它还拥有一些常规字典没有的方法。
另外,它们在行为上也有细微的差别。在比较是否相等时,常规字典不会考虑顺序,但 OrderedDict 会:
>>> d1 = {"a": 1, "b": 2} >>> d2 = {"b": 2, "a": 1} >>> d1 == d2 True >>> list(d1) ['a', 'b'] >>> list(d2) ['b', 'a'] >>> from collections import OrderedDict >>> od1 = OrderedDict([("a", 1), ("b", 2)]) >>> od2 = OrderedDict([("b", 2), ("a", 1)]) >>> od1 == od2 False >>> list(od1) ['a', 'b'] >>> list(od2) ['b', 'a'] >>>
(译文完)
——热门课程推荐:
想从事业务型数据分析师,您可以点击>>>“数据分析师”了解课程详情;
想从事大数据分析师,您可以点击>>>“大数据就业”了解课程详情;
想成为人工智能工程师,您可以点击>>>“人工智能就业”了解课程详情;
想了解Python数据分析,您可以点击>>>“Python数据分析师”了解课程详情;
想咨询互联网运营,你可以点击>>>“互联网运营就业班”了解课程详情;
数据分析咨询请扫描二维码
《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21数据分析作为一个备受追捧的职业领域,吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言,在选择成为一名数据分析师时,行业选择至关 ...
2024-11-21大数据技术专业主要学习计算机科学、数学、统计学和信息技术等领域的基础理论和技能,旨在培养具备大数据处理、分析和应用能力的 ...
2024-11-21《Python数据分析极简入门》 第2节 3 Pandas数据查看 这里我们创建一个DataFrame命名为df: importnumpyasnpi ...
2024-11-21越老越吃香的行业主要集中在需要长时间经验积累和专业知识的领域。这些行业通常知识更新换代较慢,因此随着年龄的增长,从业者能 ...
2024-11-20数据导入 使用pandas库的read_csv()函数读取CSV文件或使用read_excel()函数读取Excel文件。 支持处理不同格式数据,可指定分隔 ...
2024-11-20大数据与会计专业是一门结合了大数据分析技术和会计财务理论知识的新型复合型学科,旨在培养能够适应现代会计业务新特征的高层次 ...
2024-11-20要成为一名数据分析师,需要掌握一系列硬技能和软技能。以下是成为数据分析师所需的关键技能: 统计学基础 理解基本的统计概念 ...
2024-11-20是的,Python可以用于数据分析。Python在数据分析领域非常流行,因为它拥有丰富的库和工具,能够高效地处理从数据清洗到可视化的 ...
2024-11-20在这个数据驱动的时代,数据分析师的角色变得愈发不可或缺。他们承担着帮助企业从数据中提取有价值信息的责任,而这些信息可以大 ...
2024-11-20数据分析作为现代信息时代的支柱之一,已经成为各行业不可或缺的工具。无论是在商业、科研还是日常决策中,数据分析都扮演着至关 ...
2024-11-20数字化转型已成为当今商业世界的热点话题。它不仅代表着技术的提升,还涉及企业业务流程、组织结构和文化的深层次变革。理解数字 ...
2024-11-20在现代社会的快速变迁中,选择一个具有长期增长潜力的行业显得至关重要。了解未来发展前景好的行业不仅能帮助我们进行职业选择, ...
2024-11-20