最近在进行基因组数据处理的时候,需要读取较大数据(2.7G)存入字典中,
然后对被处理数据进行字典key值的匹配,在被处理文件中每次读取一行进行处理后查找是否在字典的keys中,
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以下两段代码的效率差别非常大:
第一段:
if(pos in fre_dist.keys()):
newvalue= fre_dist[pos]
第二段:
if(pos in fre_dist):
newValue=fre_dist[pos]
在处理3万条数据时,第二段代码的速度是第一段代码速度的上千倍。
原因是:第一段代码 fre_dist.keys()变成了list,python在检索list的时候是比较慢的,第二段代码 fre_dist是字典,python在检索字典的时候速度是比较快的。
dict结构,我想大多数人都会想到for key in dictobj
的方法,确实这个方法在大多数情况下都是适用的。
但是并不是完全安全,请看下面这个例子:
代码如下:
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#这里初始化一个dict
>>> d = {'a':1, 'b':0, 'c':1, 'd':0}
#本意是遍历dict,发现元素的值是0的话,就删掉
>>> for k in d:
... if d[k] == 0:
... del(d[k])
...
Traceback (most recent call last):
File "" , line 1, in <module>
RuntimeError: dictionary changed size during iteration
#结果抛出异常了,两个0的元素,也只删掉一个。
>>> d
{'a': 1, 'c': 1, 'd': 0}
>>> d = {'a':1, 'b':0, 'c':1, 'd':0}
#d.keys() 是一个下标的数组
>>> d.keys()
['a', 'c', 'b', 'd']
#这样遍历,就没问题了,因为其实其实这里遍历的是d.keys()这个list常量。
>>> for k in d.keys():
... if d[k] == 0:
... del(d[k])
...
>>> d
{'a': 1, 'c': 1}
#结果也是对的
>>>
其实,这个例子是我简化过的,我是在一个多线程的程序里发现这个问题的,
所以,我的建议是:遍历dict的时候,养成使用 for k in d.keys() 的习惯
。
不过,如果是多线程的话,这样就绝对安全吗?
也不见得:当两个线程都取完d.keys()以后,如果两个线程都去删同一个key的话,先删的会成功,后删的那个肯定会报 KeyError ,这个看来只能通过其他方式来保证了。
关于纠结dict遍历中带括号与不带括号的性能问题
代码如下:
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for (d,x) in dict.items():
print "key:"+d+",value:"+str(x)
for d,x in dict.items():
print "key:"+d+",value:"+str(x)
我们可以看出,dict条数在200一下的时候是带括号的性能比较高一点,但是在200条以上的数据后不带括号的执行时间会少些.
字典用花括号({})表示,里面的项成对出现,一个 key 对应一个 value;key 与 value
之间用冒号(:)分隔;不同的项之间用逗号(,)分隔。
n = {'username':'zz',"password":123}
n.keys()
dict_keys(['username', 'password'])
n.values()
dict_keys(['zz', 123])
n.items()
dict_items([('username', 'zc'), ('password', 123)])
for (k,v) in n.items():
print("this's key:%r" %k)
print("this's value:%r" %v")
this's key:'username'
this's value:'zc'
this's key:'password'
this's value:123
zip():就是依次取出每一个数组的元素,然后组合
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n = [1,2,3]
m = ['a','b','c']
a = zip(m,n)
for i in a:
print(i)
('a', 1)
('b', 2)
('c', 3)
n = [1,2,3]
m = ['a','b','c']
a = zip(m,n)
for (m,n) in a:
print(m,n)
a 1
b 2
c 3
range合并:
for i in range(48,58)+range(65,91):
c8=chr(i);
感谢你观看我的文章呐~本次航班到这里就结束啦
希望本篇文章有对你带来帮助 ,有学习到一点知识~
躲起来的星星也在努力发光,你也要努力加油(让我们一起努力叭)。
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