Python中dictionary items()系列函数的用法实例

yipeiwu_com6年前Python基础

本文实例讲述了Python中dictionary items()系列函数的用法,对Python程序设计有很好的参考借鉴价值。具体分析如下:

先来看一个示例:

import html  # available only in Python 3.x 
def make_elements(name, value, **attrs): 
  keyvals = [' %s="%s"' % item for item in attrs.items()] 
  attr_str = ''.join(keyvals) 
  element = '<{name}{attrs}>{value}</{name}>'.format( 
      name = name, 
      attrs = attr_str, 
      value = html.escape(value)) 
  return element 
make_elements('item', 'Albatross', size='large', quantity=6) 
make_elements('p', '<spam>') 

该程序的作用很简单,就是生成HTML标签,注意html这个模块只能在Python 3.x才有。

起初我只是注意到,生成标签属性列表的keyvals这个dictionary类型变量构建的方式很有意思,两个%s对应一个item,所以就查阅了相关的资料,结果扯出了挺多的东西,在此一并总结。

注:下面所有Python解释器使用的版本,2.x 对应的是2.7.3,3.x 对应的是3.4.1
在 Python 2.x 里,官方文档里items的方法是这么说明:生成一个 (key, value) 对的list,就像下面这样:

>>> d = {'size': 'large', 'quantity': 6} 
>>> d.items() 
[('quantity', 6), ('size', 'large')] 

在搜索的过程中,无意看到stackoverflow上这样一个问题:dict.items()和dict.iteritems()有什么区别? ,第一个答案大致的意思是这样的:

“起初 items() 就是返回一个像上面那样的包含dict所有元素的list,但是由于这样太浪费内存,所以后来就加入了(注:在Python 2.2开始出现的)iteritems(), iterkeys(), itervalues()这一组函数,用于返回一个 iterator 来节省内存,但是在 3.x 里items() 本身就返回这样的 iterator,所以在 3.x 里items() 的行为和 2.x 的 iteritems() 行为一致,iteritems()这一组函数就废除了。”

不过更加有意思的是,这个答案虽然被采纳,下面的评论却指出,这种说法并不准确,在 3.x 里 items() 的行为和 2.x 的 iteritems() 不一样,它实际上返回的是一个"full sequence-protocol object",这个对象能够反映出 dict 的变化,后来在 Python 2.7 里面也加入了另外一个函数 viewitems() 和 3.x 的这种行为保持一致
为了证实评论中的说法,我做了下面的测试,注意观察测试中使用的Python版本:

测试1(Python 2.7.3):

Python 2.7.3 (default, Feb 27 2014, 19:58:35)  
[GCC 4.6.3] on linux2 
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. 
>>> d = {'size': 'large', 'quantity': 6} 
>>> il = d.items() 
>>> it = d.iteritems() 
>>> vi = d.viewitems() 
>>> il 
[('quantity', 6), ('size', 'large')] 
>>> it 
<dictionary-itemiterator object at 0x7fe555159f18> 
>>> vi 
dict_items([('quantity', 6), ('size', 'large')]) 

测试2(Python 3.4.1):

Python 3.4.1 (default, Aug 12 2014, 16:43:01)  
[GCC 4.9.0] on linux 
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. 
>>> d = {'size': 'large', 'quantity': 6} 
>>> il = d.items() 
>>> it = d.iteritems() 
Traceback (most recent call last): 
 File "<stdin>", line 1, in <module> 
AttributeError: 'dict' object has no attribute 'iteritems' 
>>> vi = d.viewitems() 
Traceback (most recent call last): 
 File "<stdin>", line 1, in <module> 
AttributeError: 'dict' object has no attribute 'viewitems' 
>>> il 
dict_items([('size', 'large'), ('quantity', 6)]) 

可以看到在 Python 3.x 里面,iteritems() 和 viewitems() 这两个方法都已经废除了,而 item() 得到的结果是和 2.x 里面 viewitems() 一致的。
2.x 里 iteritems() 和 viewitems() 返回的内容都是可以用 for 来遍历的,像下面这样

>>> for k, v in it: 
...  print k, v 
...  
quantity 6 
size large 
>>> for k, v in vi: 
...  print k, v 
...  
quantity 6 
size large 

这两者的区别体现在哪里呢?viewitems() 返回的是view object,它可以反映出 dictionary 的变化,比如上面的例子,假如在使用 it 和 vi 这两个变量之前,向 d 里面添加一个key-value组合,区别就很容易看出来了。

>>> it = d.iteritems() 
>>> vi = d.viewitems() 
>>> d['newkey'] = 'newvalue' 
>>> d 
{'newkey': 'newvalue', 'quantity': 6, 'size': 'large'} 
>>> vi 
dict_items([('newkey', 'newvalue'), ('quantity', 6), ('size', 'large')]) 
>>> it 
<dictionary-itemiterator object at 0x7f50ab898f70> 
>>> for k, v in vi: 
...  print k, v 
...  
newkey newvalue 
quantity 6 
size large 
>>> for k, v in it: 
...  print k, v 
...  
Traceback (most recent call last): 
 File "<stdin>", line 1, in <module> 
RuntimeError: dictionary changed size during iteration 

在第三行中,我们像 d 里面插入了一个新的元素,vi 可以继续遍历,而且新的遍历能够反映出 d 的变化,但是在遍历 it 的时候,报错提示 dictionary 在遍历的时候大小发生了变化,遍历失败。

总结起来,在 2.x 里面,最初是 items() 这个方法,但是由于太浪费内存,所以加入了 iteritems() 方法,用于返回一个 iterator,在 3.x 里面将 items() 的行为修改成返回一个 view object,让它返回的对象同样也可以反映出原 dictionary 的变化,同时在 2.7 里面又加入了 viewitems() 向下兼容这个特性。
所以在 3.x 里面不需要再去纠结于三者的不同之处,因为只保留了一个 items() 方法。

相信本文所述示例对大家的Python程序设计有一定的借鉴价值。

相关文章

python使用Plotly绘图工具绘制散点图、线形图

python使用Plotly绘图工具绘制散点图、线形图

今天在研究Plotly绘制散点图的方法,供大家参考,具体内容如下 使用Python3.6 + Plotly Plotly版本2.0.0 在开始之前先说说,还需要安装库Numpy,安装方法...

Python绘制3D图形

Python绘制3D图形

3D图形在数据分析、数据建模、图形和图像处理等领域中都有着广泛的应用,下面将给大家介绍一下如何使用python进行3D图形的绘制,包括3D散点、3D表面、3D轮廓、3D直线(曲线)以及3...

Python实现字典去除重复的方法示例

本文实例讲述了Python实现字典去除重复的方法。分享给大家供大家参考,具体如下: #!/usr/bin/env python # encoding: utf-8 #字典去重小代码...

解决Python计算矩阵乘向量,矩阵乘实数的一些小错误

解决Python计算矩阵乘向量,矩阵乘实数的一些小错误

计算:Ax-b A: 2*2 x: 2*1 b: 2*1 so, Ax-b: 2*1 if __name__ == "__main__": A = np.array([[...

Python机器学习之决策树算法

Python机器学习之决策树算法

一、决策树原理 决策树是用样本的属性作为结点,用属性的取值作为分支的树结构。 决策树的根结点是所有样本中信息量最大的属性。树的中间结点是该结点为根的子树所包含的样本子集中信息量最大的属...