标签：python 工厂方法 iterator als 分析 推导 add collect upd
字典对象在Python中作为最常用的数据结构之一，和数字、字符串、列表、元组并列为5大基本数据结构，字典中的元素通过键来存取，而非像列表一样通过偏移存取。笔者总结了字典的一些常用Pyhonic用法，这是字典的Pythonic用法的上篇
0. 使用 in/not in 检查 key 是否存在于字典
判断某个 key 是否存在于字典中时，一般初学者想到的方法是，先以列表的形式把字典所有键返回，再判断该key是否存在于键列表中：
更具Pythonic的用法是使用in关键字来判断 key 是否 存在于字典中：
1. 使用 setdefault() 初始化字典键值
使用字典的时候经常会遇到这样一种应用场景：动态更新字典，像如下代码，如果 key 不在 dictionary 中那么就添加它并把它对应的值初始为空列表 [] ，然后把元素 append 到空列表中：
尽管这段代码没有任何逻辑错误，但是我们可以使用setdefault来实现更Pyhonic的写法：
字典调用 setdefault 方法时，首先检查 key 是否存在，如果存在该方法什么也不做，如果不存在 setdefault 就会创建该 key，并把第二个参数[]作为 key 对应的值。
2. 使用 defaultdict() 初始化字典
初始化一个字典时，如果初始情况下希望所有 key 对应的值都是某个默认的初始值，比如有一批用户的信用积分都初始为100，现在想给 a 用户增加10分
同样这段代码也没任何问题，换成更pyhtonic的写法是：
defaultdict 是位于 collections 模块下，它是 dict 类的子类，语法结构是：
第一个参数default_factory是一个工厂方法，每次初始化某个键的时候将会被调用，value就是default_factory返回的值，剩下的参数和dict()函数接收的参数一样
3. 使用 iteritems() 迭代大数据
迭代大数据字典时，如果是使用 items() 方法，那么在迭代之前，迭代器迭代前需要把数据完整地加载到内存，这种方式不仅处理非常慢而且浪费内存，下面代码约占1.6G内存（为什么是1.6G?可以参考：
网页链接）
而使用 iteritem() 方法替换 items() ，最终实现的效果一样，但是消耗的内存降低50%，为什么差距那么大呢？因为 items() 返回的是一个 list，list 在迭代的时候会预先把所有的元素加载到内存，而 iteritem() 返回的一个迭代器(iterators)，迭代器在迭代的时候，迭代元素逐个的生成。
4. 高效合并字典
普通方法
合并多个字典的时候可以用一行代码实现：
这种写法看起来很Pythonic，但仔细分析的话，它的执行效率并不高，items()方法在python2.7中返回的是列表对象，两个列表相加得到一个新的列表，这样内存中存在3个列表对象，如果两个列表的大小都是1G，那么执行这段代码需要占用4G的空间来创建这个字典。此外这段代码在Python3中会报错，因为python3中items()返回的是dict_items对象，而不是列表。
在python3中，你需要明确地强制转换成list对象：
Pythonic方法
在Python3.5中提供了一种全新的Pythonic方法：
不过考虑到大部分系统还是基于Python2，所以一种更兼容的pythonic方法是：
当然，你可以把它封装成一个函数：
其他方法
还有其他方式来合并字典，但是性能不一定是最优的，比如： python2.7可以支持字典推导式
python2.6及以下版本使用
性能对比
直接使用python3.5中的{**x, **y}是最快的，使用update次之，用字典推导式相对来说是最慢的。
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写在最后：
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原文地址：https://www.cnblogs.com/jiajia101/p/10239891.html
