ホームページ バックエンド開発 Python チュートリアル Python 2 の `dict.items()` メソッドと `dict.iteritems()` メソッドの主な違いは何ですか?

Python 2 の `dict.items()` メソッドと `dict.iteritems()` メソッドの主な違いは何ですか?

Nov 14, 2024 pm 06:52 PM

What is the key difference between Python 2's `dict.items()` and `dict.iteritems()` methods?

Python 2 の dict.items() と dict.iteritems() の違いを理解する

質問で述べたように、 Python 2 では、辞書からキーと値のペアを取得するメソッドが 2 つあります。dict.items() とdict.iteritems()。提供した出力は、同じオブジェクトへの参照を返すことを示していますが、注意すべき重要な違いがあります。

2 つのメソッドの主な違いは、戻り値にあります。 dict.items() は、辞書の (キー、値) ペアのリストのコピーを返します。これは、元の辞書に加えられた変更は、dict.items() によって返されるコピーには反映されないことを意味します。一方、dict.iteritems() は、辞書の (キー、値) ペアを走査する反復子を返します。コピーは作成されませんが、代わりにペアをループする方法が提供されます。

dict.items() がコピーを返す理由は効率化のためです。古いバージョンの Python では、dict.items() を使用して辞書内の項目を反復処理すると、反復ごとに新しいリストが作成されます。これは、特に大規模な辞書の場合、時間のかかるプロセスです。コピーを返すことで、dict.items() は複数のリストを作成する必要がなくなり、操作の時間の複雑さが軽減されます。

この例では、dict.items() と dict.iteritems() は両方とも次のように見えます。ペアを反復処理して元の辞書の値と比較するため、同じオブジェクトへの参照が返されます。ただし、辞書に変更を加えた場合、dict.items() は更新されたリストを返しますが、dict.iteritems() は元のペアを繰り返し処理し続けることがわかります。

要約すると、dict .items() は辞書の (キー、値) ペアのコピーを返し、dict.iteritems() はペアの反復子を返します。 2 つの方法のどちらを選択するかは、コピーが必要か反復子が必要かによって異なります。 Python 3 では、dict.items() がビューを返すように進化し、dict.iteritems() の必要性がなくなりました。

以上がPython 2 の `dict.items()` メソッドと `dict.iteritems()` メソッドの主な違いは何ですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

このウェブサイトの声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

AIヘンタイを無料で生成します。

ホットツール

メモ帳++7.3.1

メモ帳++7.3.1

使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版

SublimeText3 中国語版

中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1

ゼンドスタジオ 13.0.1

強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6

ドリームウィーバー CS6

ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

Pythonを使用してテキストファイルのZIPF配布を見つける方法 Pythonを使用してテキストファイルのZIPF配布を見つける方法 Mar 05, 2025 am 09:58 AM

このチュートリアルでは、Pythonを使用してZIPFの法則の統計的概念を処理する方法を示し、法律の処理時にPythonの読み取りおよび並べ替えの効率性を示します。 ZIPF分布という用語が何を意味するのか疑問に思うかもしれません。この用語を理解するには、まずZIPFの法律を定義する必要があります。心配しないでください、私は指示を簡素化しようとします。 ZIPFの法則 ZIPFの法則は単に意味します。大きな自然言語のコーパスでは、最も頻繁に発生する単語は、2番目の頻繁な単語のほぼ2倍の頻度で表示されます。 例を見てみましょう。アメリカ英語の茶色のコーパスを見ると、最も頻繁な言葉は「thであることに気付くでしょう。

Pythonでファイルをダウンロードする方法 Pythonでファイルをダウンロードする方法 Mar 01, 2025 am 10:03 AM

Pythonは、インターネットからファイルをダウンロードするさまざまな方法を提供します。これは、urllibパッケージまたはリクエストライブラリを使用してHTTPを介してダウンロードできます。このチュートリアルでは、これらのライブラリを使用してPythonからURLからファイルをダウンロードする方法を説明します。 ライブラリをリクエストします リクエストは、Pythonで最も人気のあるライブラリの1つです。クエリ文字列をURLに手動で追加したり、POSTデータのエンコードをフォームに追加せずに、HTTP/1.1リクエストを送信できます。 リクエストライブラリは、以下を含む多くの機能を実行できます フォームデータを追加します マルチパートファイルを追加します Python応答データにアクセスします リクエストを行います 頭

Pythonでの画像フィルタリング Pythonでの画像フィルタリング Mar 03, 2025 am 09:44 AM

ノイズの多い画像を扱うことは、特に携帯電話や低解像度のカメラの写真でよくある問題です。 このチュートリアルでは、OpenCVを使用してPythonの画像フィルタリング手法を調査して、この問題に取り組みます。 画像フィルタリング:強力なツール 画像フィルター

Pythonを使用してPDFドキュメントの操作方法 Pythonを使用してPDFドキュメントの操作方法 Mar 02, 2025 am 09:54 AM

PDFファイルは、クロスプラットフォームの互換性に人気があり、オペレーティングシステム、読み取りデバイス、ソフトウェア間でコンテンツとレイアウトが一貫しています。ただし、Python Plansing Plain Text Filesとは異なり、PDFファイルは、より複雑な構造を持つバイナリファイルであり、フォント、色、画像などの要素を含んでいます。 幸いなことに、Pythonの外部モジュールでPDFファイルを処理することは難しくありません。この記事では、PYPDF2モジュールを使用して、PDFファイルを開き、ページを印刷し、テキストを抽出する方法を示します。 PDFファイルの作成と編集については、私からの別のチュートリアルを参照してください。 準備 コアは、外部モジュールPYPDF2を使用することにあります。まず、PIPを使用してインストールします。 ピップはpです

HTMLを解析するために美しいスープを使用するにはどうすればよいですか? HTMLを解析するために美しいスープを使用するにはどうすればよいですか? Mar 10, 2025 pm 06:54 PM

この記事では、Pythonライブラリである美しいスープを使用してHTMLを解析する方法について説明します。 find()、find_all()、select()、およびget_text()などの一般的な方法は、データ抽出、多様なHTML構造とエラーの処理、および代替案(SEL

DjangoアプリケーションでRedisを使用してキャッシュする方法 DjangoアプリケーションでRedisを使用してキャッシュする方法 Mar 02, 2025 am 10:10 AM

このチュートリアルでは、Redisキャッシングを活用して、特にDjangoフレームワーク内でPythonアプリケーションのパフォーマンスを向上させる方法を示しています。 Redisのインストール、Django構成、およびパフォーマンスの比較をカバーして、Beneを強調します

Natural Language Toolkit(NLTK)の紹介 Natural Language Toolkit(NLTK)の紹介 Mar 01, 2025 am 10:05 AM

自然言語処理(NLP)は、人間の言語の自動または半自動処理です。 NLPは言語学と密接に関連しており、認知科学、心理学、生理学、数学の研究とのリンクがあります。コンピューターサイエンスで

TensorflowまたはPytorchで深い学習を実行する方法は? TensorflowまたはPytorchで深い学習を実行する方法は? Mar 10, 2025 pm 06:52 PM

この記事では、深い学習のためにTensorflowとPytorchを比較しています。 関連する手順、データの準備、モデルの構築、トレーニング、評価、展開について詳しく説明しています。 特に計算グラップに関して、フレームワーク間の重要な違い

See all articles