优化解析海量Python字典，多线程

Question

让我们举一个小的python字典示例，其中的值是整数列表。

example_dict1 = {'key1':[367, 30, 847, 482, 887, 654, 347, 504, 413, 821],

    'key2':[754, 915, 622, 149, 279, 192, 312, 203, 742, 846], 

    'key3':[586, 521, 470, 476, 693, 426, 746, 733, 528, 565]}

假设我需要解析列表的值，我已将其实现为以下函数：

def manipulate_values(input_list):

    return_values = []

    for i in input_list:

        new_value = i ** 2 - 13

        return_values.append(new_value)

    return return_values

现在，我可以轻松解析此字典的值，如下所示：

for key, value in example_dict1.items():

    example_dict1[key] = manipulate_values(value)

导致以下情况：

example_dict1 = {'key1': [134676, 887, 717396, 232311, 786756, 427703, 120396, 254003, 170556, 674028], 

     'key2': [568503, 837212, 386871, 22188, 77828, 36851, 97331, 41196, 550551, 715703], 

     'key3': [343383, 271428, 220887, 226563, 480236, 181463, 556503, 537276, 278771, 319212]}

这对于小型词典非常有效。

我的问题是，我有一个巨大的字典，里面有数百万个键和长列表。如果我应用上述方法，算法将非常慢。

如何优化上述内容？

（1） 多线程---除了传统的模块之外，是否有更有效的选项可用于字典中的语句的多线程处理？threading

（2）更好的数据结构是否合适？

我问这个问题是因为，在这种情况下，我完全陷入了如何最好地进行。我没有看到比字典更好的数据结构，但是跨字典（然后跨值列表）的for循环非常慢。这里可能有一些东西被设计得更快。

编辑：可以想象，这有点像玩具的例子---有问题的功能比x**2-13复杂一些。

我更感兴趣的是如何用一个包含数百万个键的字典来可能值得，以及一长串的值。

Answer 1

如果您可以将所有内容存储在numpy数组中，则处理速度会更快。我将每个列表的大小增加了 50 万倍以测试可伸缩性，以下是我的结果：from timeit import timeitimport numpy as npn = 500000example_dict1 = {'key1':[367, 30, 847, 482, 887, 654, 347, 504, 413, 821]*n,    'key2':[754, 915, 622, 149, 279, 192, 312, 203, 742, 846]*n,     'key3':[586, 521, 470, 476, 693, 426, 746, 733, 528, 565]*n}def manipulate_values(input_list):    return_values = []    for i in input_list:        new_value = i ** 2 - 13        return_values.append(new_value)    return return_values使用您的方法：for_with_dictionary = timeit("""for key, value in example_dict1.items():    example_dict1[key] = manipulate_values(value)""", "from __main__ import example_dict1,manipulate_values ",number=5)print(for_with_dictionary)>>> 33.2095841使用 numpy：numpy_broadcasting = timeit("""array = np.array(list(example_dict1.values()))array = array ** 2 - 13""", "from __main__ import example_dict1, np",number=5)print(numpy_broadcasting)>>> 5.039885速度有显着提升，至少6倍。

Answer 2

如果您有足够的内存：example_dict2 = dict(zip(example_dict1.keys(), np.array(list(example_dict1.values()))**2 -13))>>> example_dict2{'key1': array([134676,    887, 717396, 232311, 786756, 427703, 120396, 254003,       170556, 674028]), 'key2': array([568503, 837212, 386871,  22188,  77828,  36851,  97331,  41196,       550551, 715703]), 'key3': array([343383, 271428, 220887, 226563, 480236, 181463, 556503, 537276,       278771, 319212])}