开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

'key in D.keys()‘vs 'key in D’O(N) vs O(1) in python3？

在Python中，字典（Dictionary）是一种无序的数据结构，它由键（Key）和对应的值（Value）组成。给定一个字典D，我们可以使用以下两种方式来判断一个键是否存在于字典中：

'key in D.keys()': 这种方式首先调用D.keys()方法获取字典D中所有的键，然后使用'in'操作符判断给定的键是否在这个键集合中。这种方式的时间复杂度为O(N)，其中N是字典D中键的数量。
'key in D': 这种方式直接使用'in'操作符判断给定的键是否在字典D中。这种方式的时间复杂度为O(1)，即常数时间复杂度，不受字典D中键的数量的影响。

在Python 3中，字典的键集合（D.keys()）是一个可迭代对象，它可以直接用于'in'操作符进行成员判断，因此可以省略'.keys()'部分，直接使用'key in D'来判断键是否存在于字典中。

综上所述，'key in D'的时间复杂度为O(1)，而'key in D.keys()'的时间复杂度为O(N)。因此，在判断一个键是否存在于字典中时，推荐使用'key in D'的方式，尤其是当字典D中键的数量较大时，可以获得更好的性能。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云云服务器（CVM）：提供弹性计算能力，满足各类业务需求。产品介绍链接
腾讯云云数据库MySQL版：提供高性能、可扩展的MySQL数据库服务。产品介绍链接
腾讯云人工智能平台（AI Lab）：提供丰富的人工智能算法和模型，支持开发者快速构建AI应用。产品介绍链接
腾讯云物联网平台（IoT Hub）：提供全面的物联网解决方案，帮助连接和管理物联网设备。产品介绍链接
腾讯云移动应用开发平台（MADP）：提供一站式移动应用开发服务，支持快速构建高质量的移动应用。产品介绍链接
腾讯云对象存储（COS）：提供安全、稳定、低成本的云端存储服务，适用于各种场景。产品介绍链接
腾讯云区块链服务（BCS）：提供一站式区块链解决方案，帮助企业快速搭建和管理区块链网络。产品介绍链接
腾讯云元宇宙平台（Tencent XR）：提供全面的虚拟现实（VR）、增强现实（AR）和混合现实（MR）解决方案。产品介绍链接

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

Python 高手都这样使用字典，这些高效方法你知道吗？｜pythonic 小技巧

可见其有多重要，不用多说，我平时用的也很多，索性总结一下，把一些常用的方法写下来，分享给大家。

02

002_第一部分_[字典 / 列表解析

定义字典: d = {} d = dict() d = {"a":1, "b":2}

01

我写的 Python 代码，同事都说好

程序员的追求就是不写代码，早日财务自由。不对，一不小心把实话说出来了，应该是将代码写得简洁，优雅。

02

Python字典循环RuntimeError报错分析

情况如上所示，当运行程序的时候，报错内容为：RuntimeError: dictionary changed size during iteration

05

Python中dict详解

#字典的添加、删除、修改操作 dict = {"a" : "apple", "b" : "banana", "g" : "grape", "o" : "orange"} dict["w"] = "watermelon" del(dict["a"]) dict["g"] = "grapefruit" print dict.pop("b") print dict dict.clear() print dict #字典的遍历 dict = {"a" : "apple", "b" : "banana", "g" : "grape", "o" : "orange"} for k in dict: print "dict[%s] =" % k,dict[k] #字典items()的使用 dict = {"a" : "apple", "b" : "banana", "c" : "grape", "d" : "orange"} #每个元素是一个key和value组成的元组，以列表的方式输出 print dict.items() #调用items()实现字典的遍历 dict = {"a" : "apple", "b" : "banana", "g" : "grape", "o" : "orange"} for (k, v) in dict.items(): print "dict[%s] =" % k, v #调用iteritems()实现字典的遍历 dict = {"a" : "apple", "b" : "banana", "c" : "grape", "d" : "orange"} print dict.iteritems() for k, v in dict.iteritems(): print "dict[%s] =" % k, v for (k, v) in zip(dict.iterkeys(), dict.itervalues()): print "dict[%s] =" % k, v #使用列表、字典作为字典的值 dict = {"a" : ("apple",), "bo" : {"b" : "banana", "o" : "orange"}, "g" : ["grape","grapefruit"]} print dict["a"] print dict["a"][0] print dict["bo"] print dict["bo"]["o"] print dict["g"] print dict["g"][1] dict = {"a" : "apple", "b" : "banana", "c" : "grape", "d" : "orange"} #输出key的列表 print dict.keys() #输出value的列表 print dict.values() #每个元素是一个key和value组成的元组，以列表的方式输出 print dict.items() dict = {"a" : "apple", "b" : "banana", "c" : "grape", "d" : "orange"} it = dict.iteritems() print it #字典中元素的获取方法 dict = {"a" : "apple", "b" : "banana", "c" : "grape", "d" : "orange"} print dict print dict.get("c", "apple") print dict.get("e", "apple") #get()的等价语句 D = {"key1" : "value1", "key2" : "value2"} if "key1" in D: print D["key1"] else: print "None" #字典的更新 dict = {"a" : "apple", "b" : "banana"} print dict dict2 = {"c" : "grape", "d" : "orange"} dict.update(dict2) print dict #udpate()的等价语句 D = {"key1" : "value1", "key2" : "value2"} E = {"key3" : "value3", "key4" : "value4"} for k in E: D[k] = E[k] print D #字典E中含有字典D中的key D = {"key1" : "value1", "key2" : "value2"} E = {"key2" : "value3", "key4" : "value4"} for k in E: D[k] = E[k]

01

Python排序函数用法

Python排序函数完美体现了Python语言的简洁性，对于List对象，我们可以直接调用sort()函数(这里称为"方法"更合适)来进行排序，而对于其他可迭代对象(如set，dict)，我们可以使用更灵活的sorted()函数。

02

从 python2.7 迁移到 python3.6

python2.7 会在 2020 年停止维护, 很多第三方包也在去掉对 python2.7 的支持, 最近终于完成了内部代码向 python3 的迁移, 整个过程挺繁琐的, 记录一下.

02

python的元祖，集合，字典的常见函数

# 关于元祖的函数 - 以下代码 - 以下函数，对 list 基本适用关于元祖的函数¶ 以下代码 In [2]: # len ：获取元祖的长度 t = (1,2,3,4,5,6) len(t)

02

[零基础学Python]dict()的

dict的很多方法跟list有类似的地方，下面一一道来，并且会跟list做一个对比

02

Python 学习入门（11）—— 排序

Python的内置dictionary数据类型是无序的，通过key来获取对应的value。可是有时我们需要对dictionary中的item进行排序输出，可能根据key，也可能根据value来排。

06

python3.x的改进

Python 3.x 起始版本是Python 3.0,目前的最新版本是 3.3.3

02

让你的 Python 代码优雅又地道

如果说优雅也有缺点的话，那就是你需要艰巨的工作才能得到它，需要良好的教育才能欣赏它。

02

让你的 Python 代码优雅又地道

在Python社区文化的浇灌下，演化出了一种独特的代码风格，去指导如何正确地使用Python，这就是常说的pythonic。一般说地道(idiomatic)的python代码，就是指这份代码很pythonic。Python的语法和标准库设计，处处契合着pythonic的思想。而且Python社区十分注重编码风格一的一致性，他们极力推行和处处实践着pythonic。所以经常能看到基于某份代码P vs NP (pythonic vs non-pythonic)的讨论。pythonic的代码简练，明确，优雅，绝大部分时候执行效率高。阅读pythonic的代码能体会到“代码是写给人看的，只是顺便让机器能运行”畅快。

00

如何写出优雅又地道的Python代码？

译序如果说优雅也有缺点的话，那就是你需要艰巨的工作才能得到它，需要良好的教育才能欣赏它。 —— Edsger Wybe Dijkstra 在Python社区文化的浇灌下，演化出了一种独特的代码风格，去指导如何正确地使用Python，这就是常说的pythonic。一般说地道(idiomatic)的python代码，就是指这份代码很pythonic。Python的语法和标准库设计，处处契合着pythonic的思想。而且Python社区十分注重编码风格一的一致性，他们极力推行和处处实践着pythonic。所

让你的 Python 代码优雅又地道

学Python最简单的方法是什么？推荐阅读：Python开发工程师成长魔法译序如果说优雅也有缺点的话，那就是你需要艰巨的工作才能得到它，需要良好的教育才能欣赏它。 —— Edsger Wybe Dijkstra 在Python社区文化的浇灌下，演化出了一种独特的代码风格，去指导如何正确地使用Python，这就是常说的pythonic。一般说地道(idiomatic)的python代码，就是指这份代码很pythonic。Python的语法和标准库设计，处处契合着pythonic的思想。而且Pyth

Python collection的使用

Python中的基本数据结构有list，dict，tuple，set。Python还有一个功能比较强大的包collections，可以处理并维护一个有序的dict，可以提高程序的运行效率。 1、collections中defaultdict的使用 defaultdict在字典dict的基础之上添加一个参数default_factory（default_factory可以指定为list，set，int）例子1：将下面的list转换成一个dict，其中key对应的value是一个list

02

Python基本数据类型-list-tuple-dict-set

输出结果：0 1 2 3 4 5 6 7 [0, 1, 3, 4, 5, 6, 7]

02

Python这10个字典操作你必须知道

不要使用 key in d.keys()，这是一种画蛇添足的操作，因为d.keys()会返回一个新的列表对象，导致内存最大。

03

python基础—dict

d = dict(((1,‘a’),(2,‘b’))) d {1: ‘a’, 2: ‘b’}

02

数据类型总结（二）（列表，元组，字典）

一.变量的赋值操作 x=1 a=10 b=10 # #链式赋值 a=b=c=d=e=f=10 print(a,b,c,d,e,f) #多元赋值 #方式一 x=1 y=2 z=x #z=1 x=y #x=2 y=z #y=1 print(x,y) #方式二：python特有 x,y=y,x print(x,y) #增量赋值 x=10 x+=1 #x=x+1 print(x) #解压序列类型 s='hello' a=s[0] b=s[1] c=s[2] d=s[3] e=s[4] print(a,

08

发卡君Python3接口

#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- # 需要先安装几个组件，如果缺少其他的就自行安装 # pip install requests # 引入模块 import time import json import hashlib import requests import urllib.parse # API信息查看地址：https://www.fakajun.com/api/token api_url = 'https://api.faka

00

让你的 Python 代码优雅又地道

在Python社区文化的浇灌下，演化出了一种独特的代码风格，去指导如何正确地使用Python，这就是常说的pythonic。一般说地道(idiomatic)的python代码，就是指这份代码很pythonic。Python的语法和标准库设计，处处契合着pythonic的思想。而且Python社区十分注重编码风格一的一致性，他们极力推行和处处实践着pythonic。所以经常能看到基于某份代码P vs NP (pythonic vs non-pythonic)的讨论。pythonic的代码简练，明确，优雅，

05

Python：深入探索内置方法

Python是一种高级编程语言，以其简洁和强大而闻名。Python3作为其最新的主要版本，提供了许多内置方法，这些方法是提高编程效率和简化代码开发的强大工具。这里我们将详细介绍Python3的一些关键内置方法，并展示它们在实际编程中的应用。

01

Python 列表、字典、元组的一些小技巧

我们知道 Python 的内置 dictionary 数据类型是无序的，通过 key 来获取对应的 value。可是有时我们需要对 dictionary 中的 item 进行排序输出，可能根据 key，也可能根据 value 来排。到底有多少种方法可以实现对 dictionary 的内容进行排序输出呢？下面摘取了使用 sorted 函数实现对 dictionary 的内容进行排序输出一些精彩的解决办法。

02

pytho字典集合

字典是在大括号里放置逗号分隔的关键字：值对，{key ,value},是无序的，关键字相当于一个内存地址。dictionary是python唯一的映射关系，关键字必须是可以hash的，可以哈希表示key必须是不可变的类型，如数字，string，tuple等，否则会出现typeerror，可以hash函数，判断一个对象是否可以映射。 >>> hash(123) 123 >>> hash('str') -311850177 >>> hash([1,2]) Traceback (most recent ca

07

Python基础

Python，是龟叔在1989年为了打发无聊的圣诞节而编写的一门编程语言，特点是优雅、明确、简单，现今拥有丰富的标准库和第三方库。 Python适合开发Web网站和各种网络服务，系统工具和脚本，作为“胶水”语言把其他语言开发的模块包装起来使用，科学计算等等。

03

Python迭代

本篇将介绍Python的迭代，更多内容请参考:Python学习指南简介在Python中，如果给定一个list或者tuple，我们可以通过for循环来遍历这个list或者tuple,这种遍历我们称为迭代(Iteration) 在Python中，迭代是for...in来完成的，而很多语言比如C或者Java,迭代list是通过下标完成的，比如Java代码: for(i=0; i<list.length; i++){ n = list[i] } 可以看出，Python的for循环抽象程度要高于

09

python迭代器

本篇将介绍Python的迭代，更多内容请参考:Python学习指南简介在Python中，如果给定一个list或者tuple，我们可以通过for循环来遍历这个list或者tuple,这种遍历我们称为迭代(Iteration) 在Python中，迭代是for...in来完成的，而很多语言比如C或者Java,迭代list是通过下标完成的，比如Java代码: for(i=0; i<list.length; i++){ n = list[i] } 可以看出，Python的for循环抽象程度要高于

07

有趣的字符串面试题 --再探

上次分享了一道有趣的字符串面试题，今天我们再重新审视下这道题，并借此机会了解下python库的强大。

03

Python: 遍历字典

遍历字典 d = {'x': 1, 'y': 2, 'z': 3} 遍历keys for key in d: print key, y x z for key in d.iterkeys(): # d.iterkeys(): an iterator over the keys of d print key, y x z for key in d.keys(): # d.keys() -> ['y', 'x', 'z'] print key, y x z 遍历value

05

Python中字典dict

dict字典字典是一种组合数据，没有顺序的组合数据，数据以键值对形式出现 # 字典的创建 # 创建空字典1 d = {} print(d) # 创建空字典2 d = dict() print(d) # 创建有值的字典，每一组数据用冒号隔开，每一对键值对用逗号隔开 d = {"one":1, "two":2, "three":3} print(d) # 用dict创建有内容字典1 d = dict({"one":1, "two":2, "three":3}) print(d) # 用dict创建

02

python字典

本篇将介绍Python里面的字典，更多内容请参考：Python学习指南 Python是什么？ Python内置了字典dict的支持，dict全称dictionary，在其他语言中也称为map，使用键-值对(key-value)存储，具有极快的查找速度。举个例子，假设要根据同学的名字查找对应的成绩，如果用list实现，需要两个list: >>>names = ['Michael', 'Bob', 'Tracy'] >>>scores = [95, 75, 85] 给定一个名字，要查找相应的速度，就先

08

开源图书《Python完全自学教程》6.3.1循环语句初步应用

for 循环语句普遍存在多种常见的高级编程语言，在 Python 中地位尤为重要，何以见得？学然后即知。

05

如何使用rdbtools分析redis大key

熟悉redis的朋友都知道，大key是在应用的设计和实践当中应该尽量避免的风险。大key的危险有很多，例如：

04

【最佳实践】如何使用rdbtools分析redis大key

熟悉redis的朋友都知道，大key是在应用的设计和实践当中应该尽量避免的风险。大key的危险有很多，例如：

02

python dict

>>> phonebook = {'Alice': '2341', 'Beth': '9102', 'Cecil': '3258'}

02

50行代码，Python从入门到入土

在学习Python的过程中，总会发现Python能够轻易的解决许多问题。一些复杂的任务，甚至可以使用一行Python代码就能搞定。下面，小F给大家介绍50个非常实用的Python一行代码。希望大家能从中找到对自己有帮助的技巧

03

我的python学习--第三天

2、后面跟上for循环，可以有多个for循环，也可以在for循环后面再加个if条件

01

Python 编程开发实用经验和技巧

同理，这种方法也会进行四舍五入，但是将浮点型转化成了字符串值，已不再是原始的数值。

02

Python基础练习100题 ( 31

这十道题的代码在我的github上，如果大家想看一下每道题的输出结果，可以点击以下链接下载：

02

Python学习笔记（内置数据类型list/tuple/dict/set）

每天一天笔记也好文章也好，感觉还是要求挺高的，写的没点干货也挺难堪的，代码本来就是业余的事情，想写点干货对自己是个既有风险又有挑战的事情，而且写一些干货要有大量的准备工作，自己做不到；但不写心又不甘，一旦放松了就很难再严格要求自己了，所以只能想到哪里写到哪里。

02

收藏级：优雅编写Python3的66个小贴士！

今天公众号为大家带来一篇有关Python技巧的文章，可以帮助你编写优雅的Python3代码！

04

Python系列~字段类型以及jieba库的使用

真诚是为人处世的基础。无论表达关切的一方，还是被关注的一方，只有你情我愿，才能互惠互利。

03

50条有趣的Python一行代码，建议收藏！

例如，“silent”和“listen”是字母易位词，而“apple”和“aplee”不是易位词。

04

python 内置数据结构list、set、dict、tuple（三）

关于元组的函数以下看代码以下函数，对list基本适用 # len：获取元组的长度 t = (1,2,3,4,5) len(t) 5 # max，min：最大最小值 print(max(t)) print(min(t)) 5 1 # tuple：转化或创建元组 l = (1,2,3,4,5) t = tuple(l) print(t) t = tuple() print(t) (1, 2, 3, 4, 5) () 元组的函数基本跟list通用 # count：计算指定数据出现的次数 t = (2,1,

面试题-python3 实现删除字符串中出现次数最少的字符

实现删除字符串中出现次数最少的字符，若多个字符出现次数一样，则都删除。输出删除这些单词后的字符串，字符串中其它字符保持原来的顺序。

07

Python高效编程(一)

实际编程和面试都会遇到的典型问题。图片来源于网络如何在列表,字典,集合中根据条件筛选数据 from random import randint from timeit import timeit

09

【Python】11、python内置数

dict.keys()、dict.value()、dict.items()返回的都类似生成器；它并不会复制一份内存

03

软件性能测试（连载14）

由于内核CPU为sy 6.5%并不是很高，而等待I/O的CPU时间为93.8%是比较高的，另外在进程信息中心可以看到Python3的进程CPU占有率为7.2%，也是比较高的，它的PID为16520。可以定位在I/O上出现了瓶颈，可能是Python3引起的。于是用iostat来分析。

02

收藏 | 优雅编写Python3的66个小贴士！

今天公众号为大家带来一篇有关Python技巧的文章，可以帮助你编写优雅的Python3代码！

03

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭