Dois-je utiliser 'has_key ()' ou 'in' sur les textes Python?

Je me demande ce qu'il vaut mieux faire:

d = {'a': 1, 'b': 2}
'a' in d
True

ou:

d = {'a': 1, 'b': 2}
d.has_key('a')
True

in est définitivement plus pythonique.

En fait has_key()a été supprimé dans 3.x Python .

in gagne haut la main, non seulement en élégance (et en n'étant pas déprécié ;-) mais aussi en performance, par exemple:

$ python -mtimeit -s'd=dict.fromkeys(range(99))' '12 in d'
10000000 loops, best of 3: 0.0983 usec per loop
$ python -mtimeit -s'd=dict.fromkeys(range(99))' 'd.has_key(12)'
1000000 loops, best of 3: 0.21 usec per loop

Bien que l'observation suivante ne soit pas toujours vraie, vous remarquerez qu'en général , en Python, la solution la plus rapide est plus élégante et Pythonique; c'est pourquoi -mtimeitest si utile - il ne s'agit pas seulement d'économiser une centaine de nanosecondes ici et là! -)

Selon les documents python :

has_key()est déconseillé en faveur de key in d.

Utilisez dict.has_key()si (et seulement si) votre code doit être exécutable par les versions Python antérieures à 2.3 (lors de key in dictson introduction).

Il y a un exemple où intue réellement votre performance.

Si vous utilisez insur un conteneur O (1) qui implémente uniquement __getitem__et has_key()non, __contains__vous transformerez une recherche O (1) en recherche O (N) (comme cela inrevient à une recherche linéaire via __getitem__).

Le correctif est évidemment trivial:

def __contains__(self, x):
    return self.has_key(x)

has_keyest une méthode de dictionnaire, mais infonctionnera sur n'importe quelle collection, et même lorsqu'elle __contains__est manquante, inutilisera toute autre méthode pour itérer la collection pour le découvrir.

La solution à dict.has_key () est déconseillée, utilisez 'in' - sublime text editor 3

Ici, j'ai pris un exemple de dictionnaire nommé «âges» -

ages = {}

# Add a couple of names to the dictionary
ages['Sue'] = 23

ages['Peter'] = 19

ages['Andrew'] = 78

ages['Karren'] = 45

# use of 'in' in if condition instead of function_name.has_key(key-name).
if 'Sue' in ages:

    print "Sue is in the dictionary. She is", ages['Sue'], "years old"

else:

    print "Sue is not in the dictionary"

Développant les tests de performance d'Alex Martelli avec les commentaires d'Adam Parkin ...

$ python3.5 -mtimeit -s'd=dict.fromkeys(range( 99))' 'd.has_key(12)'
Traceback (most recent call last):
  File "/usr/local/Cellar/python3/3.5.2_3/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/lib/python3.5/timeit.py", line 301, in main
    x = t.timeit(number)
  File "/usr/local/Cellar/python3/3.5.2_3/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/lib/python3.5/timeit.py", line 178, in timeit
    timing = self.inner(it, self.timer)
  File "<timeit-src>", line 6, in inner
    d.has_key(12)
AttributeError: 'dict' object has no attribute 'has_key'

$ python2.7 -mtimeit -s'd=dict.fromkeys(range(  99))' 'd.has_key(12)'
10000000 loops, best of 3: 0.0872 usec per loop

$ python2.7 -mtimeit -s'd=dict.fromkeys(range(1999))' 'd.has_key(12)'
10000000 loops, best of 3: 0.0858 usec per loop

$ python3.5 -mtimeit -s'd=dict.fromkeys(range(  99))' '12 in d'
10000000 loops, best of 3: 0.031 usec per loop

$ python3.5 -mtimeit -s'd=dict.fromkeys(range(1999))' '12 in d'
10000000 loops, best of 3: 0.033 usec per loop

$ python3.5 -mtimeit -s'd=dict.fromkeys(range(  99))' '12 in d.keys()'
10000000 loops, best of 3: 0.115 usec per loop

$ python3.5 -mtimeit -s'd=dict.fromkeys(range(1999))' '12 in d.keys()'
10000000 loops, best of 3: 0.117 usec per loop

Si vous avez quelque chose comme ça:

t.has_key(ew)

changez-le ci-dessous pour fonctionner sur Python 3.X et supérieur:

key = ew
if key not in t