Python容器使用的5个技巧和2个误区

“容器”这两个字很少被 Python 技术文章提起。一看到“容器”，大家想到的多是那头蓝色小鲸鱼：Docker，但这篇文章和它没有任何关系。本文里的容器，是 Python 中的一个抽象概念，是对专门用来装其他对象的数据类型的统称。

在 Python 中，有四类最常见的内建容器类型： 列表（list）、 元组（tuple）、 字典（dict）、 集合（set）。通过单独或是组合使用它们，可以高效的完成很多事情。

Python 语言自身的内部实现细节也与这些容器类型息息相关。比如 Python 的类实例属性、全局变量 globals() 等就都是通过字典类型来存储的。

在这篇文章里，我首先会从容器类型的定义出发，尝试总结出一些日常编码的最佳实践。之后再围绕各个容器类型提供的特殊机能，分享一些编程的小技巧。

当我们谈论容器时，我们在谈些什么？

我在前面给了“容器”一个简单的定义：专门用来装其他对象的就是容器。但这个定义太宽泛了，无法对我们的日常编程产生什么指导价值。要真正掌握 Python 里的容器，需要分别从两个层面入手：

·底层实现：内置容器类型使用了什么数据结构？某项操作如何工作？

·高层抽象：什么决定了某个对象是不是容器？哪些行为定义了容器？

下面，让我们一起站在这两个不同的层面上，重新认识容器。

底层看容器

Python 是一门高级编程语言，它所提供的内置容器类型，都是经过高度封装和抽象后的结果。和“链表”、“红黑树”、“哈希表”这些名字相比，所有 Python 内建类型的名字，都只描述了这个类型的功能特点，其他人完全没法只通过这些名字了解它们的哪怕一丁点内部细节。

这是 Python 编程语言的优势之一。相比 C 语言这类更接近计算机底层的编程语言，Python 重新设计并实现了对编程者更友好的内置容器类型，屏蔽掉了内存管理等额外工作。为我们提供了更好的开发体验。

但如果这是 Python 语言的优势的话，为什么我们还要费劲去了解容器类型的实现细节呢？答案是：关注细节可以帮助我们编写出更快的代码。

写更快的代码

1. 避免频繁扩充列表/创建新列表

所有的内建容器类型都不限制容量。如果你愿意，你可以把递增的数字不断塞进一个空列表，最终撑爆整台机器的内存。

在 Python 语言的实现细节里，列表的内存是按需分配的[注1]，当某个列表当前拥有的内存不够时，便会触发内存扩容逻辑。而分配内存是一项昂贵的操作。虽然大部分情况下，它不会对你的程序性能产生什么严重的影响。但是当你处理的数据量特别大时，很容易因为内存分配拖累整个程序的性能。

还好，Python 早就意识到了这个问题，并提供了官方的问题解决指引，那就是：“变懒”。

如何解释“变懒”？ range() 函数的进化是一个非常好的例子。

在 Python 2 中，如果你调用 range(100000000)，需要等待好几秒才能拿到结果，因为它需要返回一个巨大的列表，花费了非常多的时间在内存分配与计算上。但在 Python 3 中，同样的调用马上就能拿到结果。因为函数返回的不再是列表，而是一个类型为 range 的懒惰对象，只有在你迭代它、或是对它进行切片时，它才会返回真正的数字给你。

所以说，为了提高性能，内建函数 range “变懒”了。而为了避免过于频繁的内存分配，在日常编码中，我们的函数同样也需要变懒，这包括：

·更多的使用 yield 关键字，返回生成器对象

·尽量使用生成器表达式替代列表推导表达式

·生成器表达式： (iforinrange(100))

·列表推导表达式： [iforinrange(100)]

·尽量使用模块提供的懒惰对象：

·使用 re.finditer 替代 re.findall

·直接使用可迭代的文件对象： forlineinfp，而不是 forlineinfp.readlines()

2. 在列表头部操作多的场景使用 deque 模块

列表是基于数组结构（Array）实现的，当你在列表的头部插入新成员（ list.insert(0,item)）时，它后面的所有其他成员都需要被移动，操作的时间复杂度是 O(n)。这导致在列表的头部插入成员远比在尾部追加（ list.append(item) 时间复杂度为 O(1)）要慢。

如果你的代码需要执行很多次这类操作，请考虑使用 collections.deque 类型来替代列表。因为 deque 是基于双端队列实现的，无论是在头部还是尾部追加元素，时间复杂度都是 O(1)。

3. 使用集合/字典来判断成员是否存在

当你需要判断成员是否存在于某个容器时，用集合比列表更合适。因为 itemin[...] 操作的时间复杂度是 O(n)，而 itemin{...} 的时间复杂度是 O(1)。这是因为字典与集合都是基于哈希表（Hash Table）数据结构实现的。

# 这个例子不是特别恰当，因为当目标集合特别小时，使用集合还是列表对效率的影响微乎其微
# 但这不是重点 :)
VALID_NAMES = ["piglei", "raymond", "bojack", "caroline"]
# 转换为集合类型专门用于成员判断
VALID_NAMES_SET = set(VALID_NAMES)
def validate_name(name):
    if name not in VALID_NAMES_SET:
        # 此处使用了 Python 3.6 添加的 f-strings 特性
        raise ValueError(f"{name} is not a valid name!")

Hint: 强烈建议阅读 TimeComplexity - Python Wiki，了解更多关于常见容器类型的时间复杂度相关内容。

如果你对字典的实现细节感兴趣，也强烈建议观看 Raymond Hettinger 的演讲 Modern Dictionaries(YouTube)

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