为什么我的字典访问这么慢？

Question

我正在对 CSV 文件进行一些计算。谁能帮我解释一下为什么方法 1 比方法 2 快 3 倍？我想让我的代码更加通用和可持续，所以我不想像方法 1 那样硬编码，但是一旦我切换到方法 2，性能就会急剧下降，我不知道为什么。

方法一：

for row in itertools.islice(csv_f, 0, period):
    voltage_rail1 = float(row[rail1_index])
    voltage_rail1_q.append(voltage_rail1)
    current_rail1 = float(row[current_index])
    current_rail1_q.append(current_rail1)
    power_rail1_q.append(voltage_rail1*current_rail1)

    voltage_rail2 = float(row[rail2_index])
    voltage_rail2_q.append(voltage_rail2)
    current_rail2 = float(row[current_index])
    current_rail2_q.append(current_rail2)
    power_rail2_q.append(voltage_rail2*current_rail2)

方法二：

rails_d = OrderedDict()
rails_d['rail1'] = 0
rails_d['rail2'] = 1

for row in itertools.islice(csv_f, 0, period):
    for rail in rails_d:
        voltage_d[rail] = float(row[voltage_column_index_d[rail]])
        voltage_dq[rail].append(voltage_d[rail])
        current_d[rail] = float(row[current_column_index_d[rail]])
        current_dq[rail].append(current_d[rail])
        power_dq[rail].append(voltage_d[rail]*current_d[rail])

Answer 1

你真的需要字典吗？从两个 sn-ps 来看，您似乎只使用了键（或索引 0/1）也许列表会加快速度

for rail in ['rail1','rail2']:

这个answer 深入讨论了迭代性能。

旁注，您是否尝试过来自 itertools 的 product

for rail, row in itertools.product(['rail1','rail2'], itertools.islice(csv_f, 0, period)):