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python - 为什么 `key in dict` 和 `key in dict.keys()` 有相同的输出？

coder 2023-08-18 原文

我试图在字典中搜索键，但我忘记添加 keys() 函数。我仍然得到了预期的答案。

为什么这两个表达式的结果相同？

key in dict

和

key in dict.keys()

最佳答案

要理解为什么 key in dct 返回与 key in dct.keys() 相同的结果，需要回顾过去。从历史上看，在 Python 2 中，人们会使用 dct.has_key(key) 来测试字典 dct 中是否存在 key .这已更改为 Python 2.2 ，当首选方式变成 key in dct 时，它基本上做了同样的事情:

In a minor related change, the in operator now works on dictionaries, so key in dict is now equivalent to dict.has_key(key)

in 的行为是根据 __contains__ dunder 方法在内部实现的。它的行为记录在 Python language reference - 3 Data Model 中:

object.__contains__(self, item)

Called to implement membership test operators. Should return true if item is in self, false otherwise. For mapping objects, this should consider the keys of the mapping rather than the values or the key-item pairs. For objects that don’t define __contains__(), the membership test first tries iteration via __iter__(), then the old sequence iteration protocol via __getitem__(), see this section in the language reference.

(强调我的；Python 中的字典是映射对象)

在Python 3 ，has_key 方法被完全删除，现在 测试 key 是否存在的正确方法仅仅是 key in dict，如文档所述.

与上面的两个相比，dct.keys() 中的键 从来不是测试字典中是否存在键的正确方法。 您的两个示例的结果确实相同，但是 dct.keys() 中的 key 在 Python 3 上稍微慢一些，在 Python 2 上慢得要命。

key in dct 返回 true，如果 key 在几乎恒定的时间操作中被发现为 dct 中的键 - 它不会不管有两个还是一百万个 key - 它的时间复杂度在平均情况下是恒定的 (O(1))

Python 2 中的

dct.keys() 创建所有键的 list；在 Python 3 中一个 view key ;这两个对象都理解 x 中的键。在 Python 2 中，它像任何 iterable 一样工作；迭代这些值，一旦一个值等于给定值(此处为 key)，就会返回 True。

实际上，在 Python 2 中你会发现 key in dct.keys() 比 key in dict 慢得多(key in dct.keys( ) 与键的数量成线性关系 - 它的时间复杂度是 O(n) - dct.keys()，它构建了所有键的列表, 和 key in key_list 是 O(n))

在 Python 3 中，key in dct.keys() 不会比 key in dct 慢很多，因为 view没有列出键，访问仍然是O(1)，但实际上它至少会慢一个常量值，并且多了 7 个字符，所以有通常几乎没有理由使用它，即使在 Python 3 上也是如此。

关于python - 为什么 `key in dict` 和 `key in dict.keys()` 有相同的输出？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/29314269/

dictkeycodePythondictionary

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