Python字典的键。 "In"复杂度

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Python字典的键。 "In"复杂度

为了满足我的好奇心，我有一个快速问题。我正在编写一些使用SQlite数据库作为后端的大型Python程序，并且将来将处理大量的记录，所以我需要尽可能地优化。对于一些函数，我正在通过字典中的键进行搜索。我一直在使用“in”关键字进行原型设计，并计划在稍后优化这些搜索，因为我知道“in”关键字通常是O(n)的（因为它只是将Python迭代整个列表并比较每个元素）。但是，由于Python字典基本上只是一个哈希映射，Python解释器是否足够聪明，能够将：

if(key in dict.keys()):
    ...code...

解释为：

if(dict[key] != None):
    ...code...

这基本上是相同的操作，但是前者的时间复杂度是O(n)，而后者的时间复杂度是O(1)。

对于我来说，在我的代码中使用后者版本很容易，但是我只是好奇并想问一下。

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