python千万字典查询要多久(2023年最新解答)

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使用数据库可以更快（比直接建立数组，列表，字典等方式）的修改和查询较大量的数据吗？Python语言

单纯的从速度来考虑，当然是列表、字典要更快，毕竟是直接操作内存，当然也内有内存数据库。

但如果数据量比较大，数据结构比较复杂，数据库更易于组织，整体效率自然更高。

实际项目中也主要是以两种方式配合使用

python测试type函数验证列表和字典的速度分别是多少

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。

python 字典为什么这么快

因为字典是通过键来索引的，关联到相对的值，理论上他的查询复杂度是O(1)。

哈希表（也叫散列表），根据关键值对(Key-value)而直接进行访问的数据结构。它通过把key和value映射到表中一个位置来访问记录，这种查询速度非常快，更新也快。而这个映射函数叫做哈希函数，存放值的数组叫做哈希表。 哈希函数的实现方式决定了哈希表的搜索效率。

python 字典和元组，列表取数速度哪个快

查询的话字典快一点，如果知道索引直接读取，应该是元组快一点。

python中列表比词典的查找操作插入要慢很多？

翻任意一本数据结构和算法分析的书，里面都有顺序表查找和Hash表查找的例子，以及理论分析。顺序表的话平均查找时间为O(n)，hash表查找时间为O(1)。还有插入的时间没有算在内。

python的字典操作的详细实现，我查过，在《代码之美》一书里面有python的设计人员的详细分析。我们几句话讲不清楚。

还有就是你的程序如果只是希望记录不重复的单词，用set对象代码可以更好看一点。

Python字典的底层实现

字典是一种可变、无序容器数据结构。元素以键值对存在，键值唯一。它的特点搜索速度很快：数据量增加10000倍，搜索时间增加不到2倍；当数据量很大的时候，字典的搜索速度要比列表快成百上千倍。

在Python中，字典是通过散列表（哈希表）实现的。字典也叫哈希数组或关联数组，所以其本质是数组（如下图），每个 bucket 有两部分：一个是键对象的引用，一个是值对象的引用。所有 bucket 结构和大小一致，我们可以通过偏移量来读取指定 bucket。

定义一个字典 dic = {}，假设其哈希数组长度为8。

Python会根据哈希数组的拥挤程度对其扩容。“扩容”指的是:创造更大的数组，这时候会对已经存在的键值对重新进行哈希取余运算保存到其它位置；一般接近 2/3 时，数组就会扩容。扩容后，偏移量的数字个数增加，如数组长度扩容到16时，可以用最右边4位数字作为偏移量。

计算键对象 name 的哈希值，然后比较哈希数组对应索引内的bucket是否为空，为空返回 None ，否则计算这个bucket的键对象的哈希值，然后与 name 哈希值比较，相等则返回 值对象 ，否则继续左移计算哈希值。

注意：

1.键必须为可哈希的，如数字、元组、字符串；自定义对象需要满足支持hash、支持通过 __eq__() 方法检测相等性、若 a == b 为真，则 hash(a) == hash(b) 也为真。

2.字典的内存开销很大，以空间换时间。

3.键查询速度很快，列表查询是按顺序一个个遍历，字典则是一步到位。

4.往字典里面添加新键可能导致扩容，导致哈希数组中键的次序变化。因此，不要在遍历字典的同时进行字典的修改。

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