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python dict构造字典

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在python中,通常通过dictzip组合来构建键值对。

比如:

aid = [i for i in range(10)]
name = [[1] * 3] * len(aid)
dic1 = dict(zip(aid,name))
print('dic1:', dic1)

得到:

{0: [1, 1, 1],
1: [1, 1, 1],
2: [1, 1, 1],
3: [1, 1, 1],
4: [1, 1, 1],
5: [1, 1, 1],
6: [1, 1, 1],
7: [1, 1, 1],
8: [1, 1, 1],
9: [1, 1, 1]}

这样建立的是aidname的一一映射关系,将aid作为key,第二列作为value。。

还可以通过dic函数的形式或者{}直接构造

dic2 = {'aid': aid,'name':name}
print('\ndic2:',dic2)

{
‘aid’: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],
‘name’: [[1, 1, 1], [1, 1, 1], [1, 1, 1], [1, 1, 1], [1, 1, 1], [1, 1, 1], [1, 1, 1], [1, 1, 1], [1, 1, 1], [1, 1, 1]]
}

这样通过建立新的key,list作为value存储。

以上两种方法,如果想经过aid进行索引取对应值的话:

方法1可以直接取出,方法2还需要获取到index再进行取值。所以法1速度更快但是与之相对的,法1存储了很多个key-value对,在存储空间上不如法2。

空间占用测试如下:

aid = [i for i in range(10)]
name = [[1] * 3] * len(aid)

dic1 = dict(zip(aid,name))
dic2 = {'aid': aid,'name':name}
print('dic1:', dic1)
print(sys.getsizeof(dic1))

print('\ndic2:',dic2)
print(sys.getsizeof(dic2))
dic1: {0: [1, 1, 1], 1: [1, 1, 1], 2: [1, 1, 1], 3: [1, 1, 1], 4: [1, 1, 1], 5: [1, 1, 1], 6: [1, 1, 1], 7: [1, 1, 1], 8: [1, 1, 1], 9: [1, 1, 1]}
360

dic2: {'aid': [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], 'name': [[1, 1, 1], [1, 1, 1], [1, 1, 1], [1, 1, 1], [1, 1, 1], [1, 1, 1], [1, 1, 1], [1, 1, 1], [1, 1, 1], [1, 1, 1]]}
232

经过测试,字典占用空间和键值对的个数并不是线性的。如果在很大的数据中,就需要考虑占用空间的大小,比如。10000个键值对,占用了7w字节。(应用在离线保存embeddings中)

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