首先，key in d.keys()保證為您提供與key in ddict相同的值d。

而且，in對dict或操作（從3.x中dict_keys調用）返回的對象的操作 不是 O（N），而是O（1）。keys() __

沒有真正的“優化”。只是使用哈希是在__contains__哈希表上實現的明顯方法，就像它是實現的明顯方法一樣__getitem__。

您可能會問這在哪里得到保證。

好吧，不是。映射類型將dict基本上定義為的哈希表實現collections.abc.Mapping。沒有什么可以阻止某人創建Mapping的哈希表實現的，但是仍然可以提供O（N）搜索。但是，要實現如此糟糕的實現將是額外的工作，那么為什么要這么做呢？

如果您確實需要自己證明它，則可以測試您關心的每個實現（使用探查器，或者通過將某種類型與自定義一起使用，__hash__并__eq__記錄調用，或者…），或者閱讀源代碼。

在2.x中，您不想調用keys，因為它會生成一個list密鑰，而不是一個KeysView。您可以使用iterkeys，但可能會生成迭代器或其他不是O（1）的東西。因此，只需將dict本身用作序列即可。

即使在3.x中，也不需要調用keys，因為沒有必要。迭代a dict，檢查其__contains__，并且通常將其視為序列 總是等同于對其鍵執行相同的操作，那么為什么要打擾呢？（當然，構建瑣碎的宏keyview并進行訪問將使您的運行時間增加幾納秒，并為程序增加一些擊鍵。）

（尚不清楚d.keys()/d.iterkeys()和d2.x中使用序列運算是否等效。除了性能問題外，它們在每個cpython，Jython，IronPython和PyPy實現中均 等效，但是似乎在任何地方都沒有說明。 3.x中的方式。這并不重要；只需使用key in d。）

在進行此操作時，請注意以下幾點：

if(dict[key] != None):

……將無法正常工作。如果key不在中dict，則將引發KeyError而不返回None。

另外，您永遠不要None使用==或進行檢查!=。經常使用is。

您可以使用try-或更簡單地說，執行do if dict.get(key, None) is notNone。但是同樣，沒有理由這樣做。此外，這將無法處理None完全有效的物品。在這種情況下，您需要執行sentinel = object(); ifdict.get(key, sentinel) is not sentinel:。

因此，正確的寫法是：

if key in d:

更普遍地說，這是不正確的：

我知道關鍵字“ in”通常為O（n）（因為這僅表示python遍歷整個列表并比較每個元素

in與大多數其他運算符一樣，該運算符僅是對__contains__方法的調用（或等效于內置的C / Java / .NET /RPython）。list通過迭代列表并比較每個元素來實現它；dict通過散列值并查找散列來實現它；blist.blist通過走B +Tree來實現它；因此，它可以是O（n），O（1），O（log n）或完全不同的東西。

快速提問主要滿足我對這個話題的好奇心。

我正在編寫一些帶有SQlite數據庫后端的大型python程序，并且將來會處理大量記錄，因此，我需要盡可能地優化。

對于一些功能，我正在字典中搜索關鍵字。我一直在使用“ in”關鍵字進行原型設計，并計劃稍后返回并優化這些搜索，因為我知道“in”關鍵字通常為O（n）（因為這僅表示python遍歷整個列表并進行比較每個元素）。但是，由于pythondict基本上只是一個哈希映射，因此python解釋器足夠聰明來解釋：

if(key in dict.keys()): ...code...

至：

if(dict[key] != None): ...code...

它基本上是相同的操作，但頂部為O（n），底部為O（1）。

對我來說，在代碼中使用底部版本很容易，但是后來我很好奇并以為我會問。