J'utilise 'has_key()' ou 'dans' Python dicts?

Je me demande ce qui est le mieux à faire:

d = {'a': 1, 'b': 2}
'a' in d
True

ou:

d = {'a': 1, 'b': 2}
d.has_key('a')
True
InformationsquelleAutor igorgue | 2009-08-24
  1. 1171

    in est certainement plus pythonic.

    En fait has_key() a été supprimé en Python 3.x.

    • En plus, en Python 3, pour vérifier l'existence de valeurs, au lieu de les touches, essayez >>> 1 en ré.les valeurs de()
    • Un semi-piège à éviter est bien pour assurez-vous de faire: "la clé dans some_dict" plutôt que "clés en some_dict.les touches()". Les deux sont équivalents du point de vue sémantique, mais en terme de performance, le dernier est beaucoup plus lent (O(n) vs O(1)). J'ai vu des gens faire de la "dans dict.les touches()" en pensant que c'est plus explicite & donc mieux.
    • in fonctionne avec 2,6 trop à droite?
    • oui, c'est fait
    • J'ai montré ton commentaire dans ma réponse stackoverflow.com/a/41390975/117471
    • En Python 3, keys() est une vue similaire à celle de dans un dictionnaire plutôt que d'une copie, donc x in d.keys() est O(1). Encore, x in d est plus Pythonic.
    • intéressant, alors pourquoi est x in d.keys() beaucoup plus lent que x in d? (voir la réponse de @BrunoBronosky avec timeit pistes) Vous avez raison, mais il ne semble pas être l'O(1), mais plus de facteur constant (je vais voir sur 0.0361 vs 0.133 usec entre les deux faisant la timeit test localement, indépendamment de l'dict taille en Python 3.7)
    • Intéressant, je ne savais pas que l'. Je suppose que c'est parce que x in d.keys() doit construire et de détruire un objet temporaire, complète avec l'allocation de mémoire que cela comporte, où x in d.keys() est juste de faire une opération arithmétique (calcul du hachage) et en faisant une recherche. Notez que d.keys() est seulement d'environ 10 fois plus longtemps que cela, ce qui n'est pas vraiment long. Je n'ai pas vérifié, mais je suis encore assez sûr que c'est seulement O(1).

    InformationsquelleAutor tonfa
  2. 247

    in gagne haut la main, et pas seulement dans l'élégance (et de ne pas être obsolète;-) mais aussi dans la performance, par exemple:

    $ python -mtimeit -s'd=dict.fromkeys(range(99))' '12 in d'
10000000 loops, best of 3: 0.0983 usec per loop
$ python -mtimeit -s'd=dict.fromkeys(range(99))' 'd.has_key(12)'
1000000 loops, best of 3: 0.21 usec per loop

    Tandis que la suite de l'observation n'est pas toujours vrai, vous remarquerez que généralement, en Python, le plus rapide de la solution est plus élégante et Pythonic; c'est pourquoi -mtimeit est DONC utile -- ce n'est pas juste sur l'enregistrement d'une centaine de nanosecondes ici et là!-)

    • Merci pour cette, fait en vérifiant que "dans some_dict" est en fait en O(1) beaucoup plus facile (essayez d'augmenter le 99-à-dire de 1999, et vous trouverez le moteur d'exécution est sur le même).
    • has_key semble être en O(1) trop.
    InformationsquelleAutor Alex Martelli
  3. 88

    Selon python docs:

    has_key() est dépréciée en faveur de
    key in d.

    InformationsquelleAutor Nadia Alramli
  4. 39

    Utilisation dict.has_key() si (et seulement si) votre code est nécessaire pour être praticable par les versions de Python antérieures à 2.3 (quand key in dict a été introduit).

    • WebSphere mise à jour en 2013 utilise Python 2.1 comme son principal langage de script. Donc, c'est malheureusement encore une chose utile de noter, cinq ans après que vous avez noté.
    InformationsquelleAutor John Machin
  5. 22

    Il y a un exemple où in effectivement tue votre performance.

    Si vous utilisez in sur un O(1) conteneur qui n'implémente __getitem__ et has_key() mais pas __contains__ vous tournez un O(1) recherche en O(N) de recherche (comme in revient à une recherche linéaire via __getitem__).

    Correctif est évidemment trivial:

    def __contains__(self, x):
    return self.has_key(x)
    • Cette réponse était applicable lorsqu'il a été posté, mais de 99,95% des lecteurs pouvez l'ignorer. Dans plus cas, si vous travaillez avec quelque chose de cet obscur vous le saurez.
    • Comment avez-vous fait de calculer le nombre de 99,95%? Une blague...
    • Ce n'est pas vraiment un problème. has_key() est spécifique à Python 2 dictionnaires. in / __contains__ est la bonne API à utiliser; pour les conteneurs où une analyse complète est inévitable, il n'y a pas de has_key() méthode de toute façon, et si il y a un O(1) approche alors ça va être du cas d'utilisation spécifiques et donc au développeur de choisir le bon type de données pour le problème.
    InformationsquelleAutor schlenk
  6. 15

    has_key est un dictionnaire de la méthode, mais in fonctionne sur n'importe quelle collection, et même quand __contains__ est manquant, in va utiliser toute autre méthode pour effectuer une itération de la collection à découvrir.

    • Et ne travaillent également sur les itérateurs "x in xrange(90, 200) <=> 90 <= x < 200"
    • ...: Cela ressemble à une très mauvaise idée: 50 opérations au lieu de 2.
    • En Python 3, c'est vraiment très efficace pour faire in tests sur range objets. Je ne suis pas si sûr de son efficacité sur Python 2 xrange, cependant. 😉
    • pas en Python 3; __contains__ peut trivialement calculer si une valeur est dans la portée ou non.
    • Pas nécessairement. Essayez 1.0 in range(10**2, 0, -1) et puis essayez 1.0 in range(10**10, 0, -1)
    • Je pense que vous avez mal lu mon commentaire. Je vais répondre au premier commentaire, qui utilise x in xrange(…), ce qui est clairement pas python3 et distinctement une mauvaise idée.
    • oui, vous êtes à l'aide de xrange mais alors que beaucoup de gens savent à traduire qu'à range() en Python 3 pas tout le monde est conscient qu'il y range() des tests de confinement est beaucoup plus efficace.

    InformationsquelleAutor u0b34a0f6ae
  7. 14

    Solution dict.has_key() est obsolète, utilisez 'dans' -- sublime éditeur de texte 3

    Ici, j'ai pris un exemple de dictionnaire nommé 'âge' -

    ages = {}

# Add a couple of names to the dictionary
ages['Sue'] = 23

ages['Peter'] = 19

ages['Andrew'] = 78

ages['Karren'] = 45

# use of 'in' in if condition instead of function_name.has_key(key-name).
if 'Sue' in ages:

    print "Sue is in the dictionary. She is", ages['Sue'], "years old"

else:

    print "Sue is not in the dictionary"
    • Correct, mais il a déjà été répondu, bienvenue à Stackoveflow, merci pour l'exemple, toujours vérifier les réponses si!
    • je ne suis pas sûr au sujet de la downvotes à elle. Sa réponse pourrait être similaires à ceux déjà répondu, mais elle fournit un exemple. Nest pas assez digne pour être une réponse de la SORTE?
    • Non: la question a déjà un exemple.
    InformationsquelleAutor Greena modi
  8. 11

    Expansion sur Alex Martelli de tests de performance avec Adam Parkin commentaires...

    $ python3.5 -mtimeit -s'd=dict.fromkeys(range( 99))' 'd.has_key(12)'
Traceback (most recent call last):
  File "/usr/local/Cellar/python3/3.5.2_3/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/lib/python3.5/timeit.py", line 301, in main
    x = t.timeit(number)
  File "/usr/local/Cellar/python3/3.5.2_3/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/lib/python3.5/timeit.py", line 178, in timeit
    timing = self.inner(it, self.timer)
  File "<timeit-src>", line 6, in inner
    d.has_key(12)
AttributeError: 'dict' object has no attribute 'has_key'

$ python2.7 -mtimeit -s'd=dict.fromkeys(range(  99))' 'd.has_key(12)'
10000000 loops, best of 3: 0.0872 usec per loop

$ python2.7 -mtimeit -s'd=dict.fromkeys(range(1999))' 'd.has_key(12)'
10000000 loops, best of 3: 0.0858 usec per loop

$ python3.5 -mtimeit -s'd=dict.fromkeys(range(  99))' '12 in d'
10000000 loops, best of 3: 0.031 usec per loop

$ python3.5 -mtimeit -s'd=dict.fromkeys(range(1999))' '12 in d'
10000000 loops, best of 3: 0.033 usec per loop

$ python3.5 -mtimeit -s'd=dict.fromkeys(range(  99))' '12 in d.keys()'
10000000 loops, best of 3: 0.115 usec per loop

$ python3.5 -mtimeit -s'd=dict.fromkeys(range(1999))' '12 in d.keys()'
10000000 loops, best of 3: 0.117 usec per loop
    • Merveilleux statistiques, parfois implicite peut-être mieux qu'explicite (au moins dans l'efficacité)...
    • Merci à vous, @varun. J'avais oublié à propos de cette réponse. J'ai besoin de faire ce genre de tests plus souvent. Je lis régulièrement les longues discussions où les gens se disputent à propos de La Meilleure Façon™ de faire les choses. Mais j'ai rarement rappelez-vous comment c'était facile à obtenir preuve.
    InformationsquelleAutor Bruno Bronosky
  9. 9

    Python 2.x prend en charge has_key().

    Python 2.3+ et Python 3.x in.

    • Oui, et has_key est obsolète. Il n'y a rien de nouveau dans cette réponse sur le dessus 4 réponses postées 3 ans avant.
    InformationsquelleAutor SiriusKoder
  10. 0

    Si vous avez quelque chose comme cela

    t.has_key(ew)

    modifier ci-dessous pour en cours d'exécution sur Python 3.X et au-dessus

    key = ew
if key not in t
    • Non, vous avez inversé le test. t.has_key(ew) retourne True si la valeur ew références est également un élément clé dans le dictionnaire. key not in t retourne True si la valeur est pas dans le dictionnaire. En outre, la key = ew alias est très, très redondant. L'orthographe correcte est if ew in t. Qui est ce que l'on a accepté de répondre à partir de 8 ans avant déjà dit.
    InformationsquelleAutor Harshita Jhavar