Ответы:
Да, это то же самое в Python 2 :
d.values()
В Python 3 (где вместо этого dict.values
возвращается представление значений словаря):
list(d.values())
[d[k] for k in d]
который работает как для python2.x, так и для 3.x ( имейте в виду, я на самом деле не предлагаю вам использовать это ). Обычно вам не нужен список значений, так d.values()
что все в порядке.
d.itervalues()
для возврата итератора значений словаря и избегания списка.
d.itervalues()
и в большинстве случаев вам нужно будет только перебирать и не нуждаться в списке.
Вы можете использовать оператор *, чтобы распаковать dict_values:
>>> d = {1: "a", 2: "b"}
>>> [*d.values()]
['a', 'b']
или список объектов
>>> d = {1: "a", 2: "b"}
>>> list(d.values())
['a', 'b']
* operator
Должен быть один - и желательно только один - очевидный способ сделать это.
Поэтому list(dictionary.values())
это единственный путь .
[*L]
vs. [].extend(L)
vs.list(L)
small_ds = {x: str(x+42) for x in range(10)}
small_df = {x: float(x+42) for x in range(10)}
print('Small Dict(str)')
%timeit [*small_ds.values()]
%timeit [].extend(small_ds.values())
%timeit list(small_ds.values())
print('Small Dict(float)')
%timeit [*small_df.values()]
%timeit [].extend(small_df.values())
%timeit list(small_df.values())
big_ds = {x: str(x+42) for x in range(1000000)}
big_df = {x: float(x+42) for x in range(1000000)}
print('Big Dict(str)')
%timeit [*big_ds.values()]
%timeit [].extend(big_ds.values())
%timeit list(big_ds.values())
print('Big Dict(float)')
%timeit [*big_df.values()]
%timeit [].extend(big_df.values())
%timeit list(big_df.values())
Small Dict(str)
256 ns ± 3.37 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)
338 ns ± 0.807 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)
336 ns ± 1.9 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)
Small Dict(float)
268 ns ± 0.297 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)
343 ns ± 15.2 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)
336 ns ± 0.68 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)
Big Dict(str)
17.5 ms ± 142 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
16.5 ms ± 338 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
16.2 ms ± 19.7 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
Big Dict(float)
13.2 ms ± 41 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
13.1 ms ± 919 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
12.8 ms ± 578 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
Выполнено на процессоре Intel® Core ™ TM i7-8650U с частотой 1,90 ГГц.
# Name Version Build
ipython 7.5.0 py37h24bf2e0_0
* operator
быстрееlist()
, возможно, немного быстрееlist(L)
Потому что "Должен быть один - и желательно только один - очевидный способ сделать это."
Следуйте приведенному ниже примеру -
songs = [
{"title": "happy birthday", "playcount": 4},
{"title": "AC/DC", "playcount": 2},
{"title": "Billie Jean", "playcount": 6},
{"title": "Human Touch", "playcount": 3}
]
print("====================")
print(f'Songs --> {songs} \n')
title = list(map(lambda x : x['title'], songs))
print(f'Print Title --> {title}')
playcount = list(map(lambda x : x['playcount'], songs))
print(f'Print Playcount --> {playcount}')
print (f'Print Sorted playcount --> {sorted(playcount)}')
# Aliter -
print(sorted(list(map(lambda x: x['playcount'],songs))))
out: dict_values([{1:a, 2:b}])
in: str(dict.values())[14:-3]
out: 1:a, 2:b
Чисто для наглядности. Не дает полезного продукта ... Полезно, только если вы хотите, чтобы длинный словарь печатался в виде абзаца.