collections.ChainMap的目的是什么？

一尘不染

collections.ChainMap的目的是什么？

python

在Python
3.3中ChainMap，向该collections模块添加了一个类：

提供ChainChain类，用于快速链接许多映射，因此可以将它们视为一个单元。它通常比创建新字典并运行多个update（）调用要快得多。

例：

>>> from collections import ChainMap
>>> x = {'a': 1, 'b': 2}
>>> y = {'b': 10, 'c': 11}
>>> z = ChainMap(y, x)
>>> for k, v in z.items():
        print(k, v)
a 1
c 11
b 10

它是由动机这个问题，并予以公布的这一个（没有PEP创建）。

据我了解，它是拥有额外字典并使用update()s进行维护的替代方法。

问题是：

ChainMap涵盖了哪些用例？
有现实世界的例子ChainMap吗？
是否在切换到python3的第三方库中使用？

额外的问题：是否可以在Python2.x上使用它？

我在Transforming Code into Beautiful, Idiomatic PythonRaymond
Hettinger的PyCon演讲中已经听说过，我想将其添加到我的工具箱中，但是我不知道何时应该使用它。

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2020-12-20

共1个答案

一尘不染

我喜欢@
b4hand的示例，确实，过去我曾使用过类似ChainMap的结构（但不使用ChainMap本身）来实现他提到的两个目的：多层配置覆盖和变量堆栈/作用域仿真。

ChainMap与使用dict-update循环相比，我想指出的其他两个动机/优势/区别，因此仅存储“最终”版本”：

详细信息： 由于ChainMap结构是“分层的”，因此它支持回答以下问题：我得到“默认”值还是被覆盖？什么是原始（“默认”）值？该值在什么级别被覆盖（借用@ b4hand的配置示例：user-config或command-line-overrides）？使用简单的字典，回答这些问题所需的信息已经丢失。
速度权衡： 假设每个N层都有层，并且最多有M键，构造ChainMap需要O(N)和每个查询的O(N)最坏情况[*]，而构造一个使用update-loop需要O(NM)和每个查询的字典O(1)。这意味着，如果您经常构造并且每次仅执行几次查找，或者查找次数M很大，ChainMap的惰性构造方法将对您有利。

[*]（2）中的分析假设dict-
access为O(1)，而实际上它是O(1)平均水平，并且是O(M)最坏的情况。在这里查看更多详细信息。

2020-12-20