我发现此Q / A非常有趣,因为它为同一问题提供了几种不同的解决方案。我采用了所有这些功能,并使用一个复杂的字典对象对其进行了测试。我必须从测试中删除两个函数,因为它们必须有很多失败结果,并且它们不支持将返回列表或dict作为值,我认为这是必不可少的,因为应该为即将出现的所有数据准备一个函数。
因此,我通过该timeit
模块以100.000迭代的速度注入了其他功能,输出结果如下:
0.11 usec/pass on gen_dict_extract(k,o)
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
6.03 usec/pass on find_all_items(k,o)
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
0.15 usec/pass on findkeys(k,o)
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
1.79 usec/pass on get_recursively(k,o)
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
0.14 usec/pass on find(k,o)
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
0.36 usec/pass on dict_extract(k,o)
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
所有函数都具有相同的搜索标记(“ logging”)和相同的字典对象,其结构如下:
o = { 'temparature': '50',
'logging': {
'handlers': {
'console': {
'formatter': 'simple',
'class': 'logging.StreamHandler',
'stream': 'ext://sys.stdout',
'level': 'DEBUG'
}
},
'loggers': {
'simpleExample': {
'handlers': ['console'],
'propagate': 'no',
'level': 'INFO'
},
'root': {
'handlers': ['console'],
'level': 'DEBUG'
}
},
'version': '1',
'formatters': {
'simple': {
'datefmt': "'%Y-%m-%d %H:%M:%S'",
'format': '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'
}
}
},
'treatment': {'second': 5, 'last': 4, 'first': 4},
'treatment_plan': [[4, 5, 4], [4, 5, 4], [5, 5, 5]]
}
所有功能均提供相同的结果,但时间差异却很大!该函数gen_dict_extract(k,o)
是我从此处的函数改编而成的函数,实际上,它find
与Alfe的函数非常相似,主要区别在于,如果递归期间传递了字符串,则我要检查给定对象是否具有iteritems函数:
def gen_dict_extract(key, var):
if hasattr(var,'iteritems'):
for k, v in var.iteritems():
if k == key:
yield v
if isinstance(v, dict):
for result in gen_dict_extract(key, v):
yield result
elif isinstance(v, list):
for d in v:
for result in gen_dict_extract(key, d):
yield result
因此,此变体是此处功能中最快,最安全的。并且find_all_items
速度非常慢,并且与第二慢的速度相差甚远,get_recursivley
而其余的速度除外dict_extract
(彼此接近)。功能fun
和keyHole
唯一的工作,如果你正在寻找的字符串。
这里有趣的学习方面:)