京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
英文:Ordered dict surprises
(https://nedbatchelder.com//blog/202010/ordered_dict_surprises.html)
作者:Ned Batchelder
译者:豌豆花下猫
来源:Python猫
从python 3.6 开始,常规的字典会记住其插入的顺序:就是说,当遍历字典时,你获得字典中元素的顺序跟它们插入时的顺序相同。
在 3.6 之前,字典是无序的:遍历顺序是随机的。
关于有序字典,这里有两件令人意外的事情。
1、你无法获得第一个元素
由于字典中的元素具有特定的顺序,因此获取第一个(或第 N 个)元素应该很容易,对吧?
不对!没办法直接做到。
你可能会认为 d[0] 就是第一个元素,但并不是,它只是键为 0 的值,有可能是添加到字典的最后一个元素。
获得第 N 个元素的唯一方法是遍历字典,直到取得第 N 个元素。不能根据有序索引来作随机访问。
这是一处列表胜过字典的地方。获取列表的第 N 个元素是 O(1) 操作。获取字典的第 N 个元素(即使已排序)是 O(N) 操作。
2、OrderedDict 有点不同
由于现在的字典是有序的,collections.OrderedDict 就没用了,对吧?
(译注:3.6 版本前的 dict 是无序的,但标准库里提供了一个有序字典 OrderedDict。现在 dict 变有序了,那 OrderedDict 似乎是多余了?)
好像是。但是它不会被删除,因为那样会破坏正在使用它的代码,并且它还拥有一些常规字典没有的方法。
另外,它们在行为上也有细微的差别。在比较是否相等时,常规字典不会考虑顺序,但 OrderedDict 会:
>>> d1 = {"a": 1, "b": 2}
>>> d2 = {"b": 2, "a": 1}
>>> d1 == d2
True
>>> list(d1)
['a', 'b']
>>> list(d2)
['b', 'a']
>>> from collections import OrderedDict
>>> od1 = OrderedDict([("a", 1), ("b", 2)])
>>> od2 = OrderedDict([("b", 2), ("a", 1)])
>>> od1 == od2
False
>>> list(od1)
['a', 'b']
>>> list(od2)
['b', 'a']
>>>
(译文完)
——热门课程推荐:
想从事业务型数据分析师,您可以点击>>>“数据分析师”了解课程详情;
想从事大数据分析师,您可以点击>>>“大数据就业”了解课程详情;
想成为人工智能工程师,您可以点击>>>“人工智能就业”了解课程详情;
想了解Python数据分析,您可以点击>>>“Python数据分析师”了解课程详情;
想咨询互联网运营,你可以点击>>>“互联网运营就业班”了解课程详情;
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】软件、洞察力、大数据、产品、经验、硬件、流量、创新、决策、数据安全、网络安全、数据分析、决策制定、数据挖 ...
2026-06-18在方案选型、效果复盘、产品评估、供应商筛选等各类业务决策场景中,仅凭单一指标下结论往往会陷入 “以偏概全” 的误区。多维度 ...
2026-06-18 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-06-18在数据分析、用户运营与业务增长的工作体系中,漏斗拆解是最基础也最高频的问题定位方法。很多业务场景下,我们只能看到最终的转 ...
2026-06-17在数据库开发、数据清洗与报表统计场景中,数值类型转换为日期是高频刚需操作。业务系统常以 Unix 时间戳、整型日期(如20240617 ...
2026-06-17 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-06-17【核心关键词】数据库、电商、知识、产品、数据产品、监管业务、产品经理、业务系统、用户行为分析、用户分析、数据分析、电商 ...
2026-06-16在 Python 动态类型与面向对象的编程体系中,变量定义与类实例化是构建代码逻辑的两大核心基石。变量是数据存储、传递与运算的基 ...
2026-06-16 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据和表结构数据有什么区别”“数据类型误判会引发哪些分析错误” ...
2026-06-16在 MySQL 查询性能优化体系中,索引是降低查询耗时、提升数据库吞吐的核心手段。其中联合索引与覆盖索引是实际开发中最高频的两 ...
2026-06-15在数据仓库建设与商业智能分析体系中,维度建模是应用最广泛的建模方法论,而事实表与维度表是维度建模的两大核心构件,共同构成 ...
2026-06-15 很多数据分析师能熟练计算指标,但当被问到“这家企业的核心业务目标是什么”“如何把模糊的战略目标拆解为可量化的指标”“ ...
2026-06-15在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12CDA三级认证是三个级别中的塔尖,全面考察数据战略、团队领导和复杂项目的综合能力。它所对应的《敏捷数据挖掘》教材,不再局限 ...
2026-06-12在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11 解读《CDA二级教材:量化策略分析(2025)》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛 ...
2026-06-11【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10