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
在企业数字化运营、业务流程管理与精细化管控体系中,流程运营是串联各项业务环节、保障工作落地、提升运转效率的核心载体。无论 ...
2026-09-16在数据分析与统计学研究中,卡方检验是分析分类变量关联性与差异性的重要方法,广泛应用于市场调研、行为统计、社会调查、商业数 ...
2026-09-16 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-09-16CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 用户增长核心分析框架,刻画用户从接触产品到自发推荐的全生命周期,五个递进环节构建 ...
2026-09-15在数字化营销与精细化用户运营时代,企业传统的广撒网式营销模式成本高、转化率低,已无法适配精准商业竞争需求。客户画像作为大 ...
2026-09-15 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-09-15在MySQL数据库数据查询与数据分析中,GROUP BY与ORDER BY是使用频率极高的核心关键字。二者语法结构相似,常搭配使用,但核心功 ...
2026-09-14随着数字化治理、智慧运营、数字孪生技术的普及,数字体征成为衡量业务状态、系统运行、城市治理与企业经营健康度的核心体系。数 ...
2026-09-14 很多数据分析师沉迷于复杂的模型和算法,却忽略了数据分析的一项基础能力——描述性统计。事实上,大量商业分析问题,用描述 ...
2026-09-14在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-09-10在Python Pandas数据分析中,DataFrame是承载结构化数据的核心载体,数据清洗、数据修正、条件赋值、字段更新等实操场景,都离不 ...
2026-09-09 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-09-09卡方检验(Chi-Square Test)是统计学中针对分类数据的经典显著性检验方法,核心用于判断两个离散分类变量是否相互独立、数据实 ...
2026-09-09CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07