iteritems_是Python 2中字典的迭代方法，在Python 3中已被移除，但通过理解其背景和替代方案，你可以轻松完成代码迁移。
在Python 2时代，iteritems_因为返回迭代器，成为处理大字典时节省内存的首选，但Python 3的items()直接返回视图，既保留了迭代器特性，又增加了集合操作能力，迁移时，你只需将iteritems_替换为items(),但还需要留意版本兼容性和性能差异。
iteritems_和items的区别：性能与兼容性
性能对比：内存与速度
内存占用：在Python 2中，items()返回包含所有键值对的新列表，占用与字典大小成正比的内存，iteritems_则以迭代器形式逐个生成键值对，内存占用几乎为零，如果你遍历一个包含数百万条目的字典，差异非常明显。Python 3的items()返回视图，不复制数据,内存效率和iteritems_相当。
速度表现：iteritems_通常比items()快，因为省去了列表构建的开销，但在遍历操作中，差距并不大。行业共识认为，在Python 2中，对于需要多次遍历的场合，items()的列表缓存可能更快；对于单次遍历，iteritems_更优，Python 3的items()速度与Python 2的iteritems_相近，但视图支持集合操作,这是额外优势。
使用场景差异
- 单次遍历：Python 2用iteritems_，Python 3用items()。
- 需要多次遍历或随机访问：Python 2用items()生成列表，Python 3用items()视图（可重复遍历）或先转为列表。
- 需要修改字典：Python 2的iteritems_不允许在遍历时修改字典（会抛出异常），Python 3的items()视图同样不允许直接修改,但可以通过迭代拷贝解决。
- 集合操作：Python 3的items()视图支持键值对集合运算，如keys()、values()、items()的集合交集、并集等，这在Python 2中需要额外实现。
常见误解
很多人认为items()始终比iteritems慢，其实在Python 2中，对于小字典，items()的速度差异可以忽略，更重要的是，Python 3已经完全去掉了iteritems，所以迁移时不要纠结于性能，直接使用items()即可。
iteritems_兼容性解决方案：迁移实战
使用2to3工具自动迁移
2to3是Python官方提供的迁移工具，能自动扫描并转换大部分Python 2代码,操作步骤：
- 安装2to3（Python 3自带，也可单独安装）。
- 在命令行中运行：
2to3 -w 你的脚本.py-w参数表示直接修改文件,否则只输出差异。 - 检查生成的代码，iteritems_会被自动替换为items()。
注意：2to3可能遗漏某些动态调用（如getattr(dict, 'iteritems')），需要手动补全，对于大型项目，建议先备份,再分批运行。
手动替换与注意事项
如果项目不允许自动迁移，或需要逐步修改,可以手动替换：
- 将
dict.iteritems()直接改为dict.items()。 - 如果代码中使用了
iteritems_作为变量名（极少数情况）,请全局搜索并替换。 - 检查是否依赖iteritems_返回迭代器的特性，例如在遍历时删除键，这类操作在Python 3的items()视图中会抛出异常，需要改为
for k in list(dict.keys()):或使用list(dict.items())。
示例：
# Python 2
for k, v in dict.iteritems():
print(k, v)
# Python 3
for k, v in dict.items():
print(k, v)
使用six库兼容Python 2/3
如果你需要同时支持Python 2和3,six库提供统一的迭代方法：
from six import iteritems
for k, v in iteritems(dict):
print(k, v)
在Python 2中，six.iteritems等价于dict.iteritems；在Python 3中，等价于dict.items，这种方式可以平滑过渡，但未来建议完全迁移到Python 3。
iteritems_性能对比：深入分析
内存占用测试
在Python 2中，创建一个包含100万个键值对的字典,执行以下代码：
import sys
d = {i: i for i in range(1000000)}
# items()
l = d.items()
print(sys.getsizeof(l)) # 列表大小，约8MB+
# iteritems()
it = d.iteritems()
print(sys.getsizeof(it)) # 迭代器大小，恒定几十字节
据业内专家指出，在实际项目中，如果字典很大且只遍历一次，使用iteritems能节省大量内存，Python 3的items()视图大小与字典本身相关，但不会复制数据，所以内存占用等同于iteritems。
速度表现
在遍历速度上，iteritems_和items()在Python 2中差距不大，但items()需要先构建列表，对于大字典，首次遍历会慢一些，Python 3的items()视图则没有这个开销，速度与Python 2的iteritems_相当。如果代码中需要多次遍历，Python 2的items()列表缓存可能更快，但Python 3的items()视图同样支持多次遍历,且不需要额外内存。
大数据量下的表现
对于数据量超过内存的字典，iteritems_的优势更明显，因为它不需要一次性将所有数据装入内存，Python 3的items()视图同样具备这个特性，但要注意，如果对视图进行操作（如转换为列表），仍然会消耗大量内存。
在处理海量数据时，始终使用迭代方式,避免不必要的数据复制。
iteritems_常见问题与解答
iteritems_在Python 3中报错怎么办？
直接替换为items()即可，如果代码需要兼容Python 2，可以使用six.iteritems或future.utils.iteritems，如果报错是因为使用了iteritems_作为变量名，请全局搜索并替换，大多数情况下，items()与iteritems_行为一致，但注意在遍历时修改字典会引发异常,需要提前拷贝。
iteritems_和items哪个更快？
在Python 2中，iteritems_通常更快，因为它不生成列表，但差别仅在字典很大时才明显，在Python 3中，items()与iteritems_速度相当。实际开发中，优先考虑可读性和兼容性，而不是微小的性能差异，如果遇到性能瓶颈，建议使用dict.items()或dict.iteritems()（Python 2）,并配合内存分析工具优化。
如何确保代码同时兼容Python 2和3？
推荐使用six库的iteritems函数，或使用future.utils.iteritems，对于Python 2代码，逐步替换为items()，并测试Python 3环境，如果使用2to3工具，可以一次性完成迁移，但注意检查动态调用。最稳妥的做法是直接放弃Python 2，拥抱Python 3，因为Python 2已于2020年停止维护。
迁移后，iteritems_彻底成为历史，items()将承载所有迭代需求，Python 3的items()视图不仅性能优秀，还支持集合操作，这是它带来的额外红利。
首发原创文章，作者：王坚，如若转载，请注明出处：https://idctop.com/article/585317.html
