py2和py3的详细信息如下。
您的假设是正确的，原因如下：
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。
我为python 3修改了脚本：
并在同一台机器上使用python 3.4.3进行了测试。
f-> 0.000590 s g-> 0.000565 s
f-> 4.525487 s g-> 4.837232 s
因此，在python 3中，性能差异消失了。
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