最近在进行基因组数据处理的时候，需要读取较大数据（2.7G）存入字典中，然后对被处理数据进行字典key值的匹配，在被处理文件中每次读取一行进行处理后查找是否在字典的keys中，以下两段代码的效率差别非常大：

第一段：

if(pos in fre_dist.keys()):
newvalue= fre_dist[pos]

第二段：

if(pos in fre_dist):
newValue=fre_dist[pos]

在处理3万条数据时，第二段代码的速度是第一段代码速度的上千倍。

原因是：第一段代码 fre_dist.keys()变成了list，python在检索list的时候是比较慢的，第二段代码 fre_dist是字典，python在检索字典的时候速度是比较快的。

血的教训。

dict结构，我想大多数人都会想到 for key in dictobj 的方法，确实这个方法在大多数情况下都是适用的。但是并不是完全安全，请看下面这个例子：

其实，这个例子是我简化过的，我是在一个多线程的程序里发现这个问题的，所以，我的建议是：遍历dict的时候，养成使用 for k in d.keys() 的习惯。
不过，如果是多线程的话，这样就绝对安全吗？也不见得：当两个线程都取完d.keys()以后，如果两个线程都去删同一个key的话，先删的会成功，后删的那个肯定会报 KeyError ，这个看来只能通过其他方式来保证了。

另一篇：dict 两种遍历方式的性能对比

关于纠结dict遍历中带括号与不带括号的性能问题

我们可以看出,dict条数在200一下的时候是带括号的性能比较高一点,但是在200条以上的数据后不带括号的执行时间会少些.

字典用花括号（{}）表示，里面的项成对出现，一个 key 对应一个 value；key 与 value
之间用冒号（：）分隔；不同的项之间用逗号（,）分隔。

Python Shell:

n = {'username':'zz',"password":123}
n.keys()
dict_keys(['username', 'password'])
n.values()
dict_keys(['zz', 123])

n.items()
dict_items([('username', 'zc'), ('password', 123)])

for (k,v) in n.items():
        print("this's key:%r" %k)
        print("this's value:%r" %v")

this's key:'username'
this's value:'zc'
this's key:'password'
this's value:123

zip():就是依次取出每一个数组的元素，然后组合

n = [1,2,3]
m = ['a','b','c']
a = zip(m,n)

for i in a:
    print(i)

('a', 1)
('b', 2)
('c', 3)

n = [1,2,3]
m = ['a','b','c']
a = zip(m,n)

for (m,n) in a:
        print(m,n)

a 1
b 2
c 3

range合并:

for i in range(48,58)+range(65,91):    c8=chr(i);