Odpowiedzi:
Tak, dokładnie tak samo jest w Pythonie 2 :
d.values()
W Python 3 (gdziedict.values
zamiast tego zwraca widok wartości słownika):
list(d.values())
[d[k] for k in d]
który działa zarówno dla python2.x, jak i 3.x ( Należy pamiętać, że tak naprawdę nie sugeruję, abyś tego używał ). Zwykle tak naprawdę nie potrzebujesz listy wartości, więc d.values()
jest w porządku.
d.itervalues()
do zwrócenia iteratora wartości słownika i uniknięcia listy.
d.itervalues()
aw większości przypadków wystarczy tylko iterować i nie potrzebujesz listy.
Możesz użyć operatora * do rozpakowania wartości dict_values:
>>> d = {1: "a", 2: "b"}
>>> [*d.values()]
['a', 'b']
lub obiekt listy
>>> d = {1: "a", 2: "b"}
>>> list(d.values())
['a', 'b']
* operator
Powinien być jeden - a najlepiej tylko jeden - oczywisty sposób na zrobienie tego.
Dlatego list(dictionary.values())
jest jeden sposób .
[*L]
vs. [].extend(L)
vs.list(L)
small_ds = {x: str(x+42) for x in range(10)}
small_df = {x: float(x+42) for x in range(10)}
print('Small Dict(str)')
%timeit [*small_ds.values()]
%timeit [].extend(small_ds.values())
%timeit list(small_ds.values())
print('Small Dict(float)')
%timeit [*small_df.values()]
%timeit [].extend(small_df.values())
%timeit list(small_df.values())
big_ds = {x: str(x+42) for x in range(1000000)}
big_df = {x: float(x+42) for x in range(1000000)}
print('Big Dict(str)')
%timeit [*big_ds.values()]
%timeit [].extend(big_ds.values())
%timeit list(big_ds.values())
print('Big Dict(float)')
%timeit [*big_df.values()]
%timeit [].extend(big_df.values())
%timeit list(big_df.values())
Small Dict(str)
256 ns ± 3.37 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)
338 ns ± 0.807 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)
336 ns ± 1.9 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)
Small Dict(float)
268 ns ± 0.297 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)
343 ns ± 15.2 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)
336 ns ± 0.68 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)
Big Dict(str)
17.5 ms ± 142 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
16.5 ms ± 338 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
16.2 ms ± 19.7 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
Big Dict(float)
13.2 ms ± 41 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
13.1 ms ± 919 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
12.8 ms ± 578 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
Wykonano na procesorze Intel (R) Core i7-8650U przy 1,90 GHz.
# Name Version Build
ipython 7.5.0 py37h24bf2e0_0
* operator
jest to szybszelist()
mają znaczenie, może być nieco szybszylist(L)
, ponieważ „Powinien istnieć jeden - a najlepiej tylko jeden - oczywisty sposób”.
Postępuj zgodnie z poniższym przykładem -
songs = [
{"title": "happy birthday", "playcount": 4},
{"title": "AC/DC", "playcount": 2},
{"title": "Billie Jean", "playcount": 6},
{"title": "Human Touch", "playcount": 3}
]
print("====================")
print(f'Songs --> {songs} \n')
title = list(map(lambda x : x['title'], songs))
print(f'Print Title --> {title}')
playcount = list(map(lambda x : x['playcount'], songs))
print(f'Print Playcount --> {playcount}')
print (f'Print Sorted playcount --> {sorted(playcount)}')
# Aliter -
print(sorted(list(map(lambda x: x['playcount'],songs))))