Python是“ dict中的键”与“ dict.keys（）中的键”不同/更快的方法
问题内容：
这个问题已经在这里有了答案 ：
大型字典的dict.keys（）性能中的python键 （5个答案）
2年前关闭。
直觉上我认为key in dict是比快key in dict.keys()，因为.keys()创建密钥的列表。这个问题是要确认是否正确。
只是想知道是否在key in dict内部创建/使用列表来查找密钥是否存在？
另外，一种方法是否比另一种更快？
问题答案：
简短答案：
- 在python 2中：您的假设是正确的：
dict.keys()放慢速度。 - 在python 3中：您的假设不正确：
in dict.keys()像in dict
py2和py3的详细信息如下。
Python 2.7答案：
您的假设是正确的，原因如下：
dict.keys()涉及额外的函数调用（堆栈开销）。dict.keys()返回一个列表，其中包含内存中的所有键（与惰性生成器对象相对）。因此，它需要分配内存。key in dict可以在内部使用set对象，这是索引查找。key in dict.keys()是列表中的线性搜索
我创建了一个小的benckmark脚本来说明我的观点：
#! /usr/bin/python2.7
import datetime as dt
import random
dict_size = 1000000
num_iterations = 100
d = {i: i for i in xrange(dict_size)}
def f():
k = random.randint(0,dict_size-1)
return (k in d)
def g():
k = random.randint(0,dict_size-1)
return (k in d.keys())
def test(func):
t = dt.datetime.utcnow()
for i in xrange(num_iterations):
func()
print "%s --> %1.6f s" % (func, (dt.datetime.utcnow()-t).total_seconds())
test(f)
test(g)
输出（python 2.7.6 Ubuntu 14.04）：
<function f at 0x7ff2e0126d70> --> 0.000598 s
<function g at 0x7ff2e0126de8> --> 5.191553 s
我还测试了nr次迭代和dict大小交换（仅100个项目的dict，1M次迭代）。
<function f at 0x7f94cb5e6d70> --> 3.614162 s
<function g at 0x7f94cb5e6de8> --> 7.007922 s
这里的结果更加接近。
因此，性能差异确实随字典大小的增加而增加。
Python 3答案：
我为python 3修改了脚本：
xrange不见了，range取而代之。（不在测试功能的性能至关重要的内部循环中，因此对性能的影响有限）- 用大括号
print - 更改沙邦线为
#!/usr/bin/python3
并在同一台机器上使用python 3.4.3进行了测试。
- dict_size = 1000000; num_iterations = 100
f-> 0.000590 s g-> 0.000565 s
- dict_size = 100; num_iterations = 1000000
f-> 4.525487 s g-> 4.837232 s
因此，在python 3中，性能差异消失了。
