通过索引访问collections.OrderedDict中的项目

可以说我有以下代码：

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

有没有一种方法可以以编号方式访问项目，例如：

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

如果是OrderedDict()，则可以通过获取（key，value）对的元组的索引来轻松访问元素，如下所示

>>> 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将返回一个可迭代的dict视图对象而不是一个列表。我们需要将调用包装到一个列表中，以使建立索引成为可能

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

您是否必须使用OrderedDict还是特别想要以快速位置索引以某种方式排序的类似地图的类型？如果是后者，则考虑使用Python多种排序的dict类型之一（根据键的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，为此目的，sortedcontainers项目具有SortedDict类型。

>>> 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'

如果您要在OrderedDict中创建第一个条目（或靠近它）而不创建列表，则是一种特殊情况。（此版本已更新为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'

（当您第一次说“ next（）”时，它的意思实际上是“第一”。）

在我的非正式测试中，next(iter(d.items()))使用小OrderedDict仅比快一点items()[0]。使用10,000个条目的OrderedDict，next(iter(d.items()))比快200倍items()[0]。

但是，如果您只保存items（）列表一次，然后大量使用该列表，那可能会更快。或者，如果您反复{创建一个items（）迭代器并将其逐步移动到所需位置}，那可能会更慢。

从包中使用IndexedOrderedDict会大大提高效率indexed。

根据Niklas的评论，我对OrderedDict和IndexedOrderedDict进行了基准测试，其中包含1000个条目。

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

在此特定情况下，在特定位置的索引元素中的IndexedOrderedDict快约100倍。

该社区Wiki尝试收集现有答案。

Python 2.7

在Python 2中，keys()，values()，和items()函数OrderedDict的返回列表。使用values为例，最简单的方法是

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

对于大集合，你只关心一个单一的指标，你能避免使用发电机版本创建的完整列表，iterkeys，itervalues和iteritems：

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

该indexed.py包提供IndexedOrderedDict，这是专为这种使用情况下，将是最快的选项。

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词典，使用itervalues可能会更快：

$ 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vs生成器），但是默认情况下dict方法返回生成器。

清单方法：

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，并且使用生成器的速度类似。

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

这是一个新时代，Python 3.6.1词典现在可以保留其顺序。这些语义不明确，因为这需要BDFL批准。但是雷蒙德·海廷格（Raymond Hettinger）是下一个最好的东西（而且更有趣），他提出了一个非常有力的理由，那就是字典将在很长一段时间内被订购。

因此，现在很容易创建字典的切片：

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

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

注意：现在，字典插入顺序保留在Python 3.7中是正式的。

对于OrderedDict（），您可以通过按以下方式获取（键，值）对的元组或通过使用'.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']