dict.get() 方法的效率

Question

我刚开始学习python，担心如果我使用 dict.get(key,default_value) 或者我为它定义自己的方法....那么它们有什么不同吗：

[第一种方法]：

dict={}
for c in string:
    if c in dict:
        dict[c]+=1
    else:
        dict[c]=1

还有python提供的另一个dict.get()方法

for c in string:
    dict[c]=dict.get(c,0)+1

它们在效率或速度上是否有任何差异...或者它们是相同的，第二个只是节省了编写更多代码行...

Answer 1

对于这种特定情况，请改用collections.Counter() 或collections.defaultdict() 对象：

import collections

dct = collections.defaultdict(int)

for c in string:
     dict[c] += 1

或

dct = collections.Counter(string)

两者都是标准dict 类型的子类。 Counter 类型添加了一些更有用的功能，例如将两个计数器相加或列出已计数的最常见实体。 defaultdict 类也可以被赋予其他默认类型；例如，使用defaultdict(list) 将内容收集到每个键的列表中。

当您想比较两种不同方法的性能时，您想使用timeit module：

>>> import timeit
>>> def intest(dct, values):
...     for c in values:
...         if c in dct:
...             dct[c]+=1
...         else:
...             dct[c]=1
... 
>>> def get(dct, values):
...     for c in values:
...         dct[c] = dct.get(c, 0) + 1
... 
>>> values = range(10) * 10
>>> timeit.timeit('test(dct, values)', 'from __main__ import values, intest as test; dct={}')
22.210275888442993
>>> timeit.timeit('test(dct, values)', 'from __main__ import values, get as test; dct={}')
27.442166090011597

这说明使用in会快一点。

不过，还有一个第三个​​选项需要考虑；捕获KeyError 异常：

>>> def tryexcept(dct, values):
...     for c in values:
...         try:
...             dct[c] += 1
...         except KeyError:
...             dct[c] = 1
... 
>>> timeit.timeit('test(dct, values)', 'from __main__ import values, tryexcept as test; dct={}')
18.023509979248047

这恰好是最快的，因为只有十分之一的案例用于新密钥。

最后但同样重要的是，我提出了两种选择：

>>> def default(dct, values):
...     for c in values:
...         dct[c] += 1
... 
>>> timeit.timeit('test(dct, values)', 'from __main__ import values, default as test; from collections import defaultdict; dct=defaultdict(int)')
15.277361154556274
>>> timeit.timeit('Counter(values)', 'from __main__ import values; from collections import Counter')
38.657804012298584

所以Counter() 类型最慢，但defaultdict 确实非常快。 Counter()s 做了更多的工作，额外的功能可以在其他地方带来易于开发和执行速度的好处。