遍历字典时用与不用iter的区别
遍历字典时用与不用iter的区别
遍历字典的时候一般会用这三个方法:keys(),values(),items()
同时,它们各自都有升级版的方法:iterkeys(),itervalues(),iteritems()
区别就是加了iter,获得的数据不是列表,而是一个生成器。
好处就是占用的内存会少很多。
今天通过memory_profiler工具来检查一下,到底占用的内存会不会减少,会减少多少?
测试的demo:
import random
@profile
def random_sort2(n):
d={i+1:i+2 for i in range(n)}
for i in d:
print i
break
for i in d.keys():
print i
break
for i in d.values():
print i
break
for k,v in d.items():
print k,v
break
for i in d.iterkeys():
break
for i in d.itervalues():
break
for i in d.iteritems():
break
if __name__ == "__main__":
random_sort2(200000)
结果:
Line # Mem usage Increment Line Contents
================================================
4 12.445 MiB 0.000 MiB @profile
5 def random_sort2(n):
6 # l=list(range(n))
7 38.477 MiB 26.031 MiB d={i+1:i+2 for i in range(n)}
8 # for i in d.keys():
9 # break
10 38.477 MiB 0.000 MiB for i in d:
11 38.480 MiB 0.004 MiB print i
12 38.480 MiB 0.000 MiB break
13
14 40.008 MiB 1.527 MiB for i in d.keys():
15 40.008 MiB 0.000 MiB print i
16 40.008 MiB 0.000 MiB break
17 40.008 MiB 0.000 MiB for i in d.values():
18 40.008 MiB 0.000 MiB print i
19 40.008 MiB 0.000 MiB break
20 49.680 MiB 9.672 MiB for k,v in d.items():
21 49.684 MiB 0.004 MiB print k,v
22 49.684 MiB 0.000 MiB break
23
24 49.684 MiB 0.000 MiB for i in d.iterkeys():
25 49.684 MiB 0.000 MiB break
26 49.684 MiB 0.000 MiB for i in d.itervalues():
27 49.684 MiB 0.000 MiB break
28 49.684 MiB 0.000 MiB for i in d.iteritems():
29 49.684 MiB 0.000 MiB break
通过keys和items都会增加内存的使用,而且keys会相对较少,items非常多。不知道为什么values不会增加内存。
直接遍历也不会增加内存(for i in d
)
而如果加入iter,全部遍历方式都不会增加内存的消耗。
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