通过索引访问 collections.OrderedDict 中的项目

Question

假设我有以下代码：

import collections
d = collections.OrderedDict()
d['foo'] = 'python'
d['bar'] = 'spam'

有没有办法以编号方式访问项目，例如：

d(0) #foo's Output
d(1) #bar's Output

Answer 1

使用indexed 包中的IndexedOrderedDict 效率显着提高。

根据 Niklas 的评论，我对 OrderedDict 和 IndexedOrderedDict 进行了 1000 个条目的基准测试。

In [1]: from numpy import *
In [2]: from indexed import IndexedOrderedDict
In [3]: id=IndexedOrderedDict(zip(arange(1000),random.random(1000)))
In [4]: timeit id.keys()[56]
1000000 loops, best of 3: 969 ns per loop

In [8]: from collections import OrderedDict
In [9]: od=OrderedDict(zip(arange(1000),random.random(1000)))
In [10]: timeit od.keys()[56]
10000 loops, best of 3: 104 µs per loop

在这种特定情况下，

IndexedOrderedDict 在特定位置索引元素的速度要快约 100 倍。

列出的其他解决方案需要额外的步骤。 IndexedOrderedDict 是 OrderedDict 的直接替代品，但它是可索引的。

Answer 2

如果您安装了pandas，您可以将有序字典转换为pandas Series。这将允许随机访问字典元素。

>>> import collections
>>> import pandas as pd
>>> d = collections.OrderedDict()
>>> d['foo'] = 'python'
>>> d['bar'] = 'spam'

>>> s = pd.Series(d)

>>> s['bar']
spam
>>> s.iloc[1]
spam
>>> s.index[1]
bar

Answer 3

如果您要处理事先知道的固定数量的键，请改用 Python 的内置 namedtuples。一个可能的用例是当您想要存储一些常量数据并通过索引和指定键在整个程序中访问它时。

import collections
ordered_keys = ['foo', 'bar']
D = collections.namedtuple('D', ordered_keys)
d = D(foo='python', bar='spam')

通过索引访问：

d[0] # result: python
d[1] # result: spam

通过指定键访问：

d.foo # result: python
d.bar # result: spam

或者更好：

getattr(d, 'foo') # result: python
getattr(d, 'bar') # result: spam

Answer 4

如果您希望在 OrderedDict 中的 first 条目（或接近它）而不创建列表，这是一种特殊情况。 （这已更新到 Python 3）：

>>> from collections import OrderedDict
>>> 
>>> d = OrderedDict()
>>> d["foo"] = "one"
>>> d["bar"] = "two"
>>> d["baz"] = "three"
>>> next(iter(d.items()))
('foo', 'one')
>>> next(iter(d.values()))
'one'

（第一次说“next()”时，真正的意思是“第一”）

在我的非正式测试中，带有小 OrderedDict 的 next(iter(d.items())) 仅比 items()[0] 快一点点。对于 10,000 个条目的 OrderedDict，next(iter(d.items())) 比 items()[0] 快大约 200 倍。

但是如果您保存 items() 列表一次然后经常使用该列表，那可能会更快。或者，如果您反复{创建一个 items() 迭代器并逐步将其定位到您想要的位置}，这可能会更慢。

Answer 5

对于 OrderedDict()，您可以通过按如下方式获取 (key,value) 对的元组或使用 '.values()' 进行索引来访问元素

>>> import collections
>>> d = collections.OrderedDict()
>>> d['foo'] = 'python'
>>> d['bar'] = 'spam'
>>> d.items()
[('foo', 'python'), ('bar', 'spam')]
>>>d.values()
odict_values(['python','spam'])
>>>list(d.values())
['python','spam']

Answer 6

这是一个新时代，Python 3.6.1 字典现在保留了它们的顺序。这些语义并不明确，因为这需要 BDFL 批准。但 Raymond Hettinger 是第二好的（而且更有趣），他创建了一个 pretty strong case，表示字典将被订购很长时间。

所以现在很容易创建字典切片：

test_dict = {
                'first':  1,
                'second': 2,
                'third':  3,
                'fourth': 4
            }

list(test_dict.items())[:2]

注意：字典插入顺序保存现在是official in Python 3.7。

Answer 7

此社区 wiki 试图收集现有答案。

Python 2.7

在 python 2 中，OrderedDict 的 keys()、values() 和 items() 函数返回列表。以values为例，最简单的方法是

d.values()[0]  # "python"
d.values()[1]  # "spam"

对于您只关心单个索引的大型集合，您可以避免使用生成器版本创建完整列表，iterkeys、itervalues 和 iteritems：

import itertools
next(itertools.islice(d.itervalues(), 0, 1))  # "python"
next(itertools.islice(d.itervalues(), 1, 2))  # "spam"

indexed.py 包提供IndexedOrderedDict，专为此用例而设计，将是最快的选择。

from indexed import IndexedOrderedDict
d = IndexedOrderedDict({'foo':'python','bar':'spam'})
d.values()[0]  # "python"
d.values()[1]  # "spam"

对于具有随机访问权限的大型字典，使用迭代值会快得多：

$ python2 -m timeit -s 'from collections import OrderedDict; from random import randint; size = 1000;   d = OrderedDict({i:i for i in range(size)})'  'i = randint(0, size-1); d.values()[i:i+1]'
1000 loops, best of 3: 259 usec per loop
$ python2 -m timeit -s 'from collections import OrderedDict; from random import randint; size = 10000;  d = OrderedDict({i:i for i in range(size)})' 'i = randint(0, size-1); d.values()[i:i+1]'
100 loops, best of 3: 2.3 msec per loop
$ python2 -m timeit -s 'from collections import OrderedDict; from random import randint; size = 100000; d = OrderedDict({i:i for i in range(size)})' 'i = randint(0, size-1); d.values()[i:i+1]'
10 loops, best of 3: 24.5 msec per loop

$ python2 -m timeit -s 'from collections import OrderedDict; from random import randint; size = 1000;   d = OrderedDict({i:i for i in range(size)})' 'i = randint(0, size-1); next(itertools.islice(d.itervalues(), i, i+1))'
10000 loops, best of 3: 118 usec per loop
$ python2 -m timeit -s 'from collections import OrderedDict; from random import randint; size = 10000;  d = OrderedDict({i:i for i in range(size)})' 'i = randint(0, size-1); next(itertools.islice(d.itervalues(), i, i+1))'
1000 loops, best of 3: 1.26 msec per loop
$ python2 -m timeit -s 'from collections import OrderedDict; from random import randint; size = 100000; d = OrderedDict({i:i for i in range(size)})' 'i = randint(0, size-1); next(itertools.islice(d.itervalues(), i, i+1))'
100 loops, best of 3: 10.9 msec per loop

$ python2 -m timeit -s 'from indexed import IndexedOrderedDict; from random import randint; size = 1000;   d = IndexedOrderedDict({i:i for i in range(size)})' 'i = randint(0, size-1); d.values()[i]'
100000 loops, best of 3: 2.19 usec per loop
$ python2 -m timeit -s 'from indexed import IndexedOrderedDict; from random import randint; size = 10000;  d = IndexedOrderedDict({i:i for i in range(size)})' 'i = randint(0, size-1); d.values()[i]'
100000 loops, best of 3: 2.24 usec per loop
$ python2 -m timeit -s 'from indexed import IndexedOrderedDict; from random import randint; size = 100000; d = IndexedOrderedDict({i:i for i in range(size)})' 'i = randint(0, size-1); d.values()[i]'
100000 loops, best of 3: 2.61 usec per loop

+--------+-----------+----------------+---------+
|  size  | list (ms) | generator (ms) | indexed |
+--------+-----------+----------------+---------+
|   1000 | .259      | .118           | .00219  |
|  10000 | 2.3       | 1.26           | .00224  |
| 100000 | 24.5      | 10.9           | .00261  |
+--------+-----------+----------------+---------+

Python 3.6

Python 3 具有相同的两个基本选项（列表与生成器），但 dict 方法默认返回生成器。

列表方法：

list(d.values())[0]  # "python"
list(d.values())[1]  # "spam"

生成器方法：

import itertools
next(itertools.islice(d.values(), 0, 1))  # "python"
next(itertools.islice(d.values(), 1, 2))  # "spam"

Python 3 字典比 python 2 快一个数量级，并且在使用生成器时也有类似的加速。

+--------+-----------+----------------+---------+
|  size  | list (ms) | generator (ms) | indexed |
+--------+-----------+----------------+---------+
|   1000 | .0316     | .0165          | .00262  |
|  10000 | .288      | .166           | .00294  |
| 100000 | 3.53      | 1.48           | .00332  |
+--------+-----------+----------------+---------+

Answer 8

如果它是OrderedDict()，您可以通过如下方式获取 (key,value) 对的元组通过索引轻松访问元素

>>> import collections
>>> d = collections.OrderedDict()
>>> d['foo'] = 'python'
>>> d['bar'] = 'spam'
>>> d.items()
[('foo', 'python'), ('bar', 'spam')]
>>> d.items()[0]
('foo', 'python')
>>> d.items()[1]
('bar', 'spam')

Python 3.X 的注意事项

dict.items 将返回 iterable dict view object 而不是列表。我们需要将调用包装到一个列表中以使索引成为可能

>>> items = list(d.items())
>>> items
[('foo', 'python'), ('bar', 'spam')]
>>> items[0]
('foo', 'python')
>>> items[1]
('bar', 'spam')

Answer 9

您是否必须使用 OrderedDict 或者您是否特别想要一种类似地图的类型，该类型以某种方式通过快速位置索引进行排序？如果是后者，那么请考虑 Python 的许多排序 dict 类型之一（它根据键排序顺序对键值对进行排序）。一些实现还支持快速索引。例如，sortedcontainers 项目有一个 SortedDict 类型就是为了这个目的。

>>> from sortedcontainers import SortedDict
>>> sd = SortedDict()
>>> sd['foo'] = 'python'
>>> sd['bar'] = 'spam'
>>> print sd.iloc[0] # Note that 'bar' comes before 'foo' in sort order.
'bar'
>>> # If you want the value, then simple do a key lookup:
>>> print sd[sd.iloc[1]]
'python'