pythondict长度
我们以往的经验，生成对比信息的字典代码如下：
def getCurrentCompareMessageDict0(dict0, dict1):
'''未被优化的获取当前对比信息字典'''
dlist0=list(dict0.keys())
dlist1=list(dict1.keys())
dict2={}
for i in range(len(dlist1)):
if dlist1[i] not in dlist0:
key=dlist1[i]
value=[0, dict1[dlist1[i]]]
dict2[key]=value
else:
if dict1[dlist1[i]]/100.0 != dict0[dlist1[i]]:
key=dlist1[i]
value=[dict0[dlist1[i]], dict1[dlist1[i]]]
dict2[key]=value
return dict2
即，先构建两个dict的key列表。
然后，以key列表的长度为上限，进行for循环，采用DICT[KEY]的方式来进行列表数据的筛选。
这个方法的运行是超级慢的。
2. Python，如何使用循环或字典，统计数组中相同长度字符串的数量
用字典更方便
3. Python如何计算序列长度
根据你之前的问题，假定你的数据符合这种格式：
>SeqName1
Seq1
>SeqName2
Seq2
...
这里不要求Seq1只占一行（即允许其中有换行符出现）。假如Seq总是只占一行的话，其实就是奇数行是名字，偶数行是序列本体而已，读取不要太简单……
以下是简单的实现。考虑到文件可能很大，使用迭代来逐个读入数据。文件较小的情况可以使用列表表达式直接实现- -。
遍历文件时的流程：
如当前行以'>'开始，将其存为k（序列名称），直到发现下一个序列名称为止的所有行，填入v（序列）。再次发现'>'开始的行时，将(k, v)存入字典，并将v清空。此外的是实现细节。注释之后太啰嗦了，对哪里有疑问请追问。
fileFa=open("SEQ.FASTA","r")
dic,k,v={},'',[]
foriinfileFa:
ifi.startswith('>'):
dic[k]=v
k=i[1:-1]
v=[]
else:
v.append(i)
dic[k]=v
dic.pop('')
print"%ssequencesintotal"%len(dic)
for(k,v)indic.items():
print("SEQUENCE:%s
LENGTH:%s"%(k,sum(map(len,v))))使用你上一问题提供的4个序列，输出如下：
4sequencesintotal
SEQUENCE:qwe56_44514
LENGTH:98
SEQUENCE:qwe56_44606
LENGTH:82
SEQUENCE:qwe56_44424
LENGTH:43
SEQUENCE:qwe56_869
LENGTH:39
4. python,,dict = {'Name': 'Zara', 'Age': 7}; print "Length : %d" % len (dict),为啥要有%
如图,如果你只是 print "%d",那打印的就是 "百分号d"
你要用绿色的那个告诉print,前面那个只是马甲,最后带上本尊
5. python的元组，列表，字典有没有长度的限制
目前python这些列表，字典和元祖是没有长度限制的。但是他们会受到计算机内存的限制，发生crash。
6. python 字典 最多能有多少key
很旧的版本好像的50w，现在已经没有限制了，只要内存不报错，多少都没问题。
7. python的dict操作复杂度有标准吗
字典（dict）
下列字典的平均情况基于以下假设：
1. 对象的散列函数足够撸棒（robust），不会发生冲突。
2. 字典的键是从所有可能的键的集合中随机选择的。
小窍门：只使用字符串作为字典的键。这么做虽然不会影响算法的时间复杂度，但会对常数项产生显着的影响，这决定了你的一段程序能多快跑完。
操作平均情况最坏情况复制[注2]O(n)O(n)取元素O(1)O(n)更改元素[注1]O(1)O(n)删除元素O(1)O(n)遍历[注2]O(n)O(n)
注：
[1] = These operations rely on the “Amortized” part of “Amortized Worst Case”. Indivial actions may take surprisingly long, depending on the history of the container.
[2] = For these operations, the worst case n is the maximum size the container ever achieved, rather than just the current size. For example, if N objects are added to a dictionary, then N-1 are deleted, the dictionary will still be sized for N objects (at least) until another insertion is made.