辞書ビューオブジェクトとは何ですか？

Python 2.7では、ディクショナリビューメソッドを使用できるようになりました。

今、私は次の長所と短所を知っています：

• dict.items()（そしてvalues、keys）：あなたが実際に結果を格納することができますので、リストを返し、
• dict.iteritems() （など）：ジェネレータを返すため、生成された各値を1つずつ反復できます。

何のためにdict.viewitems()（など）？それらの利点は何ですか？どのように機能しますか？結局のところ、ビューとは何ですか？

ビューは常に辞書からの変更を反映していると読みました。しかし、パフォーマンスとメモリの観点からはどのように振る舞いますか？長所と短所は何ですか？

辞書ビューとは、基本的にその名前のとおりです。ビューは、辞書のキーと値（またはアイテム）のウィンドウのようなものです。Python 3の公式ドキュメントからの抜粋です。

>>> dishes = {'eggs': 2, 'sausage': 1, 'bacon': 1, 'spam': 500}
>>> keys = dishes.keys()
>>> values = dishes.values()

>>> # view objects are dynamic and reflect dict changes
>>> del dishes['eggs']
>>> keys  # No eggs anymore!
dict_keys(['sausage', 'bacon', 'spam'])

>>> values  # No eggs value (2) anymore!
dict_values([1, 1, 500])

（Python 2の同等の使用法dishes.viewkeys()とdishes.viewvalues()ます。）

この例は、ビューの動的な特性を示しています。keysビューは、特定の時点でのキーのコピーではなく、キーを表示する単純なウィンドウです。それらが変更された場合、ウィンドウから見えるものも変更されます。この機能は状況によっては役立つ場合があります（たとえば、プログラムの複数の部分でキーのビューを操作して、必要になるたびにキーの現在のリストを再計算する必要がなくなります）。辞書のキーが変更された場合は注意してくださいビューを反復処理する際、イテレータの動作が適切に定義されていないため、エラーが発生する可能性があります。

一つの利点は、ということです探していると言う、キーの用途のみ、でメモリの小さな固定量とが必要とプロセッサ時間の小さくて一定量を、キーのリストのない創造がないように、他の一方で、Pythonの2（、多くの場合、Rajendran Tが引用しているように、不必要に新しいリストを作成します。これには、リストの長さに比例した量のメモリと時間がかかります）。窓の類推を続けるために、壁の後ろの風景を見たい場合は、そこに開口部を作るだけです（窓を作る）。キーをリストにコピーすることは、代わりに壁の風景のコピーをペイントすることに対応します。コピーは時間とスペースを要し、それ自体は更新されません。

要約すると、ビューは単に…辞書のビュー（ウィンドウ）であり、変更後も辞書の内容を表示します。これらはリストの機能とは異なる機能を提供します。キーのリストには特定の時点での辞書キーのコピーが含まれますが、ビューは動的であり、データをコピーする必要がないため、取得がはるかに高速です（キーまたは値）を作成するため。

あなたが言及したようdict.items()に、無駄な（キー、値）ペアのディクショナリのリストのコピーを返し、無駄なものでありdict.iteritems()、ディクショナリの（キー、値）ペアのイテレータを返します。

次の例を見て、dictのインターレーターとdictのビューの違いを確認してください。

>>> d = {"x":5, "y":3}
>>> iter = d.iteritems()
>>> del d["x"]
>>> for i in iter: print i
... 
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
RuntimeError: dictionary changed size during iteration

これに対して、ビューはディクテーションの内容を表示するだけです。変更されたかどうかは関係ありません。

>>> d = {"x":5, "y":3}
>>> v = d.viewitems()
>>> v
dict_items([('y', 3), ('x', 5)])
>>> del d["x"]
>>> v
dict_items([('y', 3)])

ビューとは、単に辞書が現在どのように見えるかです。エントリ.items()を削除すると、古くなっ.iteritems()てエラーがスローされます。

ドキュメントを読んだだけで、次のような印象を受けます。

1. ビューは「疑似セットのような」ビューであり、インデックス作成をサポートしていないため、ビューで実行できることは、メンバーシップをテストし、それらを反復処理することです（キーはハッシュ可能で一意であるため、キーとアイテムのビューはより多くの "それらは重複を含まないという点で「セットのような」）。
2. それらを保存して、リストバージョンのように複数回使用できます。
3. 基礎となるディクショナリを反映しているため、ディクショナリの変更はビューを変更し、ほぼ確実に反復の順序を変更します。そのため、リストのバージョンとは異なり、「安定」していません。
4. これらは基礎となる辞書を反映しているため、ほぼ確実に小さなプロキシオブジェクトです。キー/値/アイテムをコピーするには、元の辞書を何らかの方法で監視し、変更が発生したときに複数回コピーする必要があります。これは不条理な実装です。そのため、メモリのオーバーヘッドは非常に少ないと予想されますが、辞書への直接アクセスよりも少し遅くなります。

したがって、キーのユースケースは、辞書を維持し、その間に変更を加えてキー/アイテム/値を繰り返し反復する場合だと思います。あなただけ回し、代わりにビューを使用することができますfor k, v in mydict.iteritems():にfor k, v in myview:。ただし、辞書を1回だけ反復する場合は、反復バージョンが望ましいと思います。

ビューのメソッドはリストを返します（リストのコピーではなく.keys()、.items()およびと比較して.values()）。そのため、より軽量ですが、ディクショナリの現在の内容を反映します。

以下からのPython 3.0 - dictの方法は、ビューを返す-なぜ？

主な理由は、多くのユースケースでは完全に切り離されたリストを返す必要がなく、無駄が多いためです。コンテンツ全体をコピーする必要があります（多くの場合と多くない場合があります）。

キーを繰り返し処理するだけの場合は、新しいリストを作成する必要はありません。また、実際に別のリストとして（コピーとして）必要な場合は、ビューからそのリストを簡単に作成できます。

ビューを使用すると、基礎となるデータ構造にコピーせずにアクセスできます。リストを作成するのではなく動的であることに加えて、最も有用な使用法の1つはinテストです。値がdictにあるかどうか（キーか値のどちらか）を確認したいとします。

オプション1は、を使用してキーのリストを作成dict.keys()することです。これは機能しますが、明らかにより多くのメモリを消費します。辞書が非常に大きい場合？それは無駄です。

を使用viewsすると、中間リストなしで実際のデータ構造を反復できます。

例を使ってみましょう。私はランダムな文字列と数字の1000個のキーを持つ辞書を持っていて、私がk探したいキーです

large_d = { .. 'NBBDC': '0RMLH', 'E01AS': 'UAZIQ', 'G0SSL': '6117Y', 'LYBZ7': 'VC8JQ' .. }

>>> len(large_d)
1000

# this is one option; It creates the keys() list every time, it's here just for the example
timeit.timeit('k in large_d.keys()', setup='from __main__ import large_d, k', number=1000000)
13.748743600954867


# now let's create the list first; only then check for containment
>>> list_keys = large_d.keys()
>>> timeit.timeit('k in list_keys', setup='from __main__ import large_d, k, list_keys', number=1000000)
8.874809793833492


# this saves us ~5 seconds. Great!
# let's try the views now
>>> timeit.timeit('k in large_d.viewkeys()', setup='from __main__ import large_d, k', number=1000000)
0.08828549011070663

# How about saving another 8.5 seconds?

ご覧のように、viewオブジェクトを反復するとパフォーマンスが大幅に向上し、同時にメモリのオーバーヘッドが減少します。Set同様の操作を実行する必要がある場合は、これらを使用する必要があります。

注：Python 2.7で実行しています