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Python3 有序字典—OrderedDict()

xinxin_
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发布于 2016/11/24 15:58
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from collections import OrderedDict

d1 = dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])  # key无序
print('d1:', d1)
print(type(d1))

print('#############################################')

d2 = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])   # key有序
print('d2:', d2)
print(type(d2))

 

输出:

d1: {'b': 2, 'c': 3, 'a': 1}
<class 'dict'>
#############################################
d2: OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
<class 'collections.OrderedDict'>

注:使用字典输出是无序的,使用OrderedDict(),输出有序的数据结构。

OrderedDict()如果数据量很大,会消耗内存。

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xinxin_
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xinxin_
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引用来自“amesy”的评论

解释:OrderedDict()如果数据量很大,会消耗内存。

一个 OrderedDict 的大小是一个普通字典的两倍,因为它内部维护着另外一个链表。 所以如果要构建一个需要大量 OrderedDict 实例的数据结构的时候(比如读取 100,000 行 CSV 数据到一个 OrderedDict 列表中去), 就得仔细权衡一下是否使用 OrderedDict 带来的好处要大过额外内存消耗的影响。
是这样的~
amesy
amesy
解释:OrderedDict()如果数据量很大,会消耗内存。

一个 OrderedDict 的大小是一个普通字典的两倍,因为它内部维护着另外一个链表。 所以如果要构建一个需要大量 OrderedDict 实例的数据结构的时候(比如读取 100,000 行 CSV 数据到一个 OrderedDict 列表中去), 就得仔细权衡一下是否使用 OrderedDict 带来的好处要大过额外内存消耗的影响。
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