Как я могу получить список значений из dict?

Ответ 1

Да, это то же самое в Python 2:

d.values()

В Python 3 (где dict.values возвращает view значений словарей):

list(d.values())

Ответ 2

Вы можете использовать * оператор для распаковки dict_values:

>>> d = {1: "a", 2: "b"}
>>> [*d.values()]
['a', 'b']

или список объектов

>>> d = {1: "a", 2: "b"}
>>> list(d.values())
['a', 'b']

Ответ 3

Учитывая Python3, что быстрее?

[*L] против [].extend(L) против list(L)

small_ds = {x: str(x+42) for x in range(10)}
small_df = {x: float(x+42) for x in range(10)}

print('Small Dict(str)')
%timeit [*small_ds.values()]
%timeit [].extend(small_ds.values())
%timeit list(small_ds.values())

print('Small Dict(float)')
%timeit [*small_df.values()]
%timeit [].extend(small_df.values())
%timeit list(small_df.values())

big_ds = {x: str(x+42) for x in range(1000000)}
big_df = {x: float(x+42) for x in range(1000000)}

print('Big Dict(str)')
%timeit [*big_ds.values()]
%timeit [].extend(big_ds.values())
%timeit list(big_ds.values())

print('Big Dict(float)')
%timeit [*big_df.values()]
%timeit [].extend(big_df.values())
%timeit list(big_df.values())

Small Dict(str)
256 ns ± 3.37 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)
338 ns ± 0.807 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)
336 ns ± 1.9 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)

Small Dict(float)
268 ns ± 0.297 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)
343 ns ± 15.2 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)
336 ns ± 0.68 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)

Big Dict(str)
17.5 ms ± 142 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
16.5 ms ± 338 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
16.2 ms ± 19.7 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

Big Dict(float)
13.2 ms ± 41 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
13.1 ms ± 919 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
12.8 ms ± 578 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

Выполнено на процессоре Intel® Core ™ TM i7-8650U с частотой 1,90 ГГц.

# Name                    Version                   Build
ipython                   7.5.0            py37h24bf2e0_0

Результат

1. Для небольших словарей * operator быстрее
2. Для больших словарей, где это имеет значение, list() может быть немного быстрее

Ответ 4

Следуйте приведенному ниже примеру -

songs = [
{"title": "happy birthday", "playcount": 4},
{"title": "AC/DC", "playcount": 2},
{"title": "Billie Jean", "playcount": 6},
{"title": "Human Touch", "playcount": 3}
]

print("====================")
print(f'Songs --> {songs} \n')
title = list(map(lambda x : x['title'], songs))
print(f'Print Title --> {title}')

playcount = list(map(lambda x : x['playcount'], songs))
print(f'Print Playcount --> {playcount}')
print (f'Print Sorted playcount --> {sorted(playcount)}')

# Aliter -
print(sorted(list(map(lambda x: x['playcount'],songs))))

Ответ 5

out: dict_values([{1:a, 2:b}])

in:  str(dict.values())[14:-3]    
out: 1:a, 2:b

Чисто для наглядности. Не производит полезный продукт... Полезно, только если вы хотите, чтобы длинный словарь печатался в виде абзаца.