使用字典字面量和字典构造函数之间有区别吗?

使用PyCharm，我注意到它提供转换字典文字:

d = {
    'one': '1',
    'two': '2',
}

转换为dict构造函数:

d = dict(one='1', two='2')

这些不同的方法是否在某些重要的方面有所不同?

(在写这个问题时，我注意到使用dict()似乎不可能指定一个数字键..D = {1: 'one'， 2: 'two'}是可能的，但显然，dict(1='one'…)是不可能的。还有别的事吗?)

当前回答

Literal更快，因为它使用优化的BUILD_MAP和STORE_MAP操作码，而不是通用的CALL_FUNCTION:

> python2.7 -m timeit "d = dict(a=1, b=2, c=3, d=4, e=5)"
1000000 loops, best of 3: 0.958 usec per loop

> python2.7 -m timeit "d = {'a':1, 'b':2, 'c':3, 'd':4, 'e':5}"
1000000 loops, best of 3: 0.479 usec per loop

> python3.2 -m timeit "d = dict(a=1, b=2, c=3, d=4, e=5)"
1000000 loops, best of 3: 0.975 usec per loop

> python3.2 -m timeit "d = {'a':1, 'b':2, 'c':3, 'd':4, 'e':5}"
1000000 loops, best of 3: 0.409 usec per loop

2011-07-07 14:14:59

其他回答

还要考虑这样一个事实:与运算符匹配的令牌不能在构造函数语法中使用，即dasherized key。

>>> dict(foo-bar=1)
File "<stdin>", line 1
SyntaxError: keyword can't be an expression

>>> {'foo-bar': 1}
{'foo-bar': 1}

2017-06-26 15:28:27

Literal更快，因为它使用优化的BUILD_MAP和STORE_MAP操作码，而不是通用的CALL_FUNCTION:

> python2.7 -m timeit "d = dict(a=1, b=2, c=3, d=4, e=5)"
1000000 loops, best of 3: 0.958 usec per loop

> python2.7 -m timeit "d = {'a':1, 'b':2, 'c':3, 'd':4, 'e':5}"
1000000 loops, best of 3: 0.479 usec per loop

> python3.2 -m timeit "d = dict(a=1, b=2, c=3, d=4, e=5)"
1000000 loops, best of 3: 0.975 usec per loop

> python3.2 -m timeit "d = {'a':1, 'b':2, 'c':3, 'd':4, 'e':5}"
1000000 loops, best of 3: 0.409 usec per loop

2011-07-07 14:14:59

我发现dict字面量d = {'one': '1'}更可读，你定义的数据，而不是分配东西值并将它们发送给dict()构造函数。

另一方面，我看到有人将字典文本错误地输入为d = {'one'， '1'}，这在现代python 2.7+中将创建一个集合。

尽管如此，我仍然更喜欢使用集合文字，因为我认为它更可读，我认为个人偏好。

2015-11-03 22:41:53

python 3.4 + pycharm的一个重大区别是dict()构造函数如果键数超过256，则产生“语法错误”消息。

我现在更喜欢使用字典字面。

2016-02-02 14:31:36

我想你已经指出了最明显的区别。除此之外，

第一个不需要查找字典，这应该使它稍微快一点

第二个在locals()中查找dict，然后在globals()中查找内置的，所以你可以通过定义一个称为dict的局部来切换行为，例如，尽管我想不出除了调试时可能在任何地方这将是一个好主意

2011-07-07 12:43:37