python两种遍历字典(dict)的方法比较
python以其优美的语法和方便的内置数据结构,赢得了不少程序员的亲睐。
其中有个很有用的数据结构,就是字典(dict),使用非常简单。说到遍历一个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:
#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 "
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。
另一篇:dict 两种遍历方式的性能对比
关于纠结dict遍历中带括号与不带括号的性能问题
for (d,x) in dict.items():
print "key:"+d+",value:"+str(x)
for d,x in dict.items():
print "key:"+d+",value:"+str(x)
带括号和不带括号性能测试结果:
测试结果
测试条数:15
带括号开始时间:2012-06-14 12:13:37.375000
带括号结束时间:2012-06-14 12:13:37.375000
时间间隔:0:00:00
不带括号开始时间:2012-06-14 12:13:37.375000
不带括号结束时间:2012-06-14 12:13:37.375000
时间间隔:0:00:00
测试条数:50
带括号开始时间:2012-06-14 12:13:57.921000
带括号结束时间:2012-06-14 12:13:57.921000
时间间隔:0:00:00
不带括号开始时间:2012-06-14 12:13:57.921000
不带括号结束时间:2012-06-14 12:13:57.937000
时间间隔:0:00:00.016000
测试条数:100
带括号开始时间:2012-06-14 11:53:57.453000
带括号结束时间:2012-06-14 11:53:57.468000
时间间隔:0:00:00.015000
不带括号开始时间:2012-06-14 11:53:57.468000
不带括号结束时间:2012-06-14 11:53:57.531000
时间间隔:0:00:00.063000
测试条数:150
带括号开始时间:2012-06-14 12:00:54.812000
带括号结束时间:2012-06-14 12:00:54.828000
时间间隔:0:00:00.016000
不带括号开始时间:2012-06-14 12:00:54.828000
不带括号结束时间:2012-06-14 12:00:54.921000
时间间隔:0:00:00.093000
测试条数:200
带括号开始时间:2012-06-14 11:59:54.609000
带括号结束时间:2012-06-14 11:59:54.687000
时间间隔:0:00:00.078000
不带括号开始时间:2012-06-14 11:59:54.687000
不带括号结束时间:2012-06-14 11:59:54.734000
时间间隔:0:00:00.047000
测试条数:500
带括号开始时间:2012-06-14 11:54:39.906000
带括号结束时间:2012-06-14 11:54:40.078000
时间间隔:0:00:00.172000
不带括号开始时间:2012-06-14 11:54:40.078000
不带括号结束时间:2012-06-14 11:54:40.125000
时间间隔:0:00:00.047000
测试条数:1000
带括号开始时间:2012-06-14 11:54:49.171000
带括号结束时间:2012-06-14 11:54:49.437000
时间间隔:0:00:00.266000
不带括号开始时间:2012-06-14 11:54:49.437000
不带括号结束时间:2012-06-14 11:54:49.609000
时间间隔:0:00:00.172000
测试条数:2000
带括号开始时间:2012-06-14 11:54:58.921000
带括号结束时间:2012-06-14 11:54:59.328000
时间间隔:0:00:00.407000
不带括号开始时间:2012-06-14 11:54:59.328000
不带括号结束时间:2012-06-14 11:54:59.687000
时间间隔:0:00:00.359000
测试条数:5000
带括号开始时间:2012-06-14 11:55:05.781000
带括号结束时间:2012-06-14 11:55:06.734000
时间间隔:0:00:00.953000
不带括号开始时间:2012-06-14 11:55:06.734000
不带括号结束时间:2012-06-14 11:55:07.609000
时间间隔:0:00:00.875000
测试条数:10000
带括号开始时间:2012-06-14 11:55:15.656000
带括号结束时间:2012-06-14 11:55:17.390000
时间间隔:0:00:01.734000
不带括号开始时间:2012-06-14 11:55:17.390000
不带括号结束时间:2012-06-14 11:55:19.109000
时间间隔:0:00:01.719000
测试条数:20000
带括号开始时间:2012-06-14 12:19:14.921000
带括号结束时间:2012-06-14 12:19:18.593000
时间间隔:0:00:03.672000
不带括号开始时间:2012-06-14 12:19:18.593000
不带括号结束时间:2012-06-14 12:19:22.218000
时间间隔:0:00:03.625000
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.
下面是测试代码:
测试Code
#-*- coding: utf-8 -*-
import datetime,codecs
dict = {}
for i in xrange(0,20000):
dict.setdefault("name"+str(i))
dict["name"+str(i)]="name"
s=codecs.open(r'c:\\dict.txt','a', 'utf-8')
def write(des):
s.write(des.decode("utf-8"))
write("测试条数:")
write(str(len(dict))+"\r\n")
write("带括号开始时间:")
a=datetime.datetime.now()
s.write(str(a)+"\r\n")
for (d,x) in dict.items():
print "key:"+d+",value:"+str(x)
write("带括号结束时间:")
b=datetime.datetime.now()
write(str(b)+"\r\n")
write("时间间隔:")
write(str(b-a)+"\r\n")
write("不带括号开始时间:")
c=datetime.datetime.now()
write(str(c)+"\r\n")
for d,x in dict.items():
print "key:"+d+",value:"+str(x)
write("不带括号结束时间:")
d=datetime.datetime.now()
write(str(d)+"\r\n")
write("时间间隔:")
write(str(d-c)+"\r\n")
write("\r\n")
s.close()
中文乱码问题有没有很好的解决办法....?

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PHP et Python ont leurs propres avantages et inconvénients, et le choix dépend des besoins du projet et des préférences personnelles. 1.Php convient au développement rapide et à la maintenance des applications Web à grande échelle. 2. Python domine le domaine de la science des données et de l'apprentissage automatique.

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Python et JavaScript ont leurs propres avantages et inconvénients en termes de communauté, de bibliothèques et de ressources. 1) La communauté Python est amicale et adaptée aux débutants, mais les ressources de développement frontal ne sont pas aussi riches que JavaScript. 2) Python est puissant dans les bibliothèques de science des données et d'apprentissage automatique, tandis que JavaScript est meilleur dans les bibliothèques et les cadres de développement frontaux. 3) Les deux ont des ressources d'apprentissage riches, mais Python convient pour commencer par des documents officiels, tandis que JavaScript est meilleur avec MDNWEBDOCS. Le choix doit être basé sur les besoins du projet et les intérêts personnels.

Activer l'accélération du GPU Pytorch sur le système CentOS nécessite l'installation de versions CUDA, CUDNN et GPU de Pytorch. Les étapes suivantes vous guideront tout au long du processus: CUDA et CUDNN Installation détermineront la compatibilité de la version CUDA: utilisez la commande NVIDIA-SMI pour afficher la version CUDA prise en charge par votre carte graphique NVIDIA. Par exemple, votre carte graphique MX450 peut prendre en charge CUDA11.1 ou plus. Téléchargez et installez Cudatoolkit: visitez le site officiel de Nvidiacudatoolkit et téléchargez et installez la version correspondante selon la version CUDA la plus élevée prise en charge par votre carte graphique. Installez la bibliothèque CUDNN:

Docker utilise les fonctionnalités du noyau Linux pour fournir un environnement de fonctionnement d'application efficace et isolé. Son principe de travail est le suivant: 1. Le miroir est utilisé comme modèle en lecture seule, qui contient tout ce dont vous avez besoin pour exécuter l'application; 2. Le Système de fichiers Union (UnionFS) empile plusieurs systèmes de fichiers, ne stockant que les différences, l'économie d'espace et l'accélération; 3. Le démon gère les miroirs et les conteneurs, et le client les utilise pour l'interaction; 4. Les espaces de noms et les CGROUP implémentent l'isolement des conteneurs et les limitations de ressources; 5. Modes de réseau multiples prennent en charge l'interconnexion du conteneur. Ce n'est qu'en comprenant ces concepts principaux que vous pouvez mieux utiliser Docker.

Lors de la sélection d'une version Pytorch sous CentOS, les facteurs clés suivants doivent être pris en compte: 1. CUDA Version Compatibilité GPU Prise en charge: si vous avez NVIDIA GPU et que vous souhaitez utiliser l'accélération GPU, vous devez choisir Pytorch qui prend en charge la version CUDA correspondante. Vous pouvez afficher la version CUDA prise en charge en exécutant la commande nvidia-SMI. Version CPU: Si vous n'avez pas de GPU ou que vous ne souhaitez pas utiliser de GPU, vous pouvez choisir une version CPU de Pytorch. 2. Version Python Pytorch

CENTOS L'installation de Nginx nécessite de suivre les étapes suivantes: Installation de dépendances telles que les outils de développement, le devet PCRE et l'OpenSSL. Téléchargez le package de code source Nginx, dézippez-le et compilez-le et installez-le, et spécifiez le chemin d'installation AS / USR / LOCAL / NGINX. Créez des utilisateurs et des groupes d'utilisateurs de Nginx et définissez les autorisations. Modifiez le fichier de configuration nginx.conf et configurez le port d'écoute et le nom de domaine / adresse IP. Démarrez le service Nginx. Les erreurs communes doivent être prêtées à prêter attention, telles que les problèmes de dépendance, les conflits de port et les erreurs de fichiers de configuration. L'optimisation des performances doit être ajustée en fonction de la situation spécifique, comme l'activation du cache et l'ajustement du nombre de processus de travail.

La formation distribuée par Pytorch sur le système CentOS nécessite les étapes suivantes: Installation de Pytorch: La prémisse est que Python et PIP sont installés dans le système CentOS. Selon votre version CUDA, obtenez la commande d'installation appropriée sur le site officiel de Pytorch. Pour la formation du processeur uniquement, vous pouvez utiliser la commande suivante: pipinstalltorchtorchVisionTorChaudio Si vous avez besoin d'une prise en charge du GPU, assurez-vous que la version correspondante de CUDA et CUDNN est installée et utilise la version Pytorch correspondante pour l'installation. Configuration de l'environnement distribué: la formation distribuée nécessite généralement plusieurs machines ou des GPU multiples uniques. Lieu
