


Zugriff auf verschachtelte Wörterbuchelemente mit einer Schlüsselliste
Beim Umgang mit komplexen Wörterbuchstrukturen kann es eine häufige Herausforderung sein, diese zu durchqueren, um auf bestimmte Elemente zuzugreifen . Es ist von entscheidender Bedeutung, einen effizienten und flexiblen Ansatz zum Navigieren in diesen Wörterbüchern zu finden.
Stellen Sie sich das Szenario vor, in dem Sie ein verschachteltes Wörterbuch haben wie:
dataDict = { "a": { "r": 1, "s": 2, "t": 3 }, "b": { "u": 1, "v": { "x": 1, "y": 2, "z": 3 }, "w": 3 } }
Möglicherweise müssen Sie über eine Liste von auf diese Elemente zugreifen Tasten wie [„a“, „r“] oder [„b“, „v“, „y“]. Der folgende Ansatz könnte zwar funktionieren:
# Get a given data from a dictionary with position provided as a list def getFromDict(dataDict, mapList): for k in mapList: dataDict = dataDict[k] return dataDict
Es gibt eine effizientere Methode mit Pythons Reduce():
from functools import reduce # forward compatibility for Python 3 import operator def getFromDict(dataDict, mapList): return reduce(operator.getitem, mapList, dataDict)
Diese verbesserte Methode nutzt Reduce, um das Wörterbuch unter Verwendung der Operatoren zu durchlaufen .getitem-Funktion, um über die Schlüsselliste auf jedes verschachtelte Element zuzugreifen.
Zum Festlegen von Werten können wir getFromDict nutzen, um das richtige „übergeordnete“ Wörterbuch zu finden und dann Weisen Sie den Wert zu:
def setInDict(dataDict, mapList, value): getFromDict(dataDict, mapList[:-1])[mapList[-1]] = value
Diese Methode durchläuft das Wörterbuch effizient an die entsprechende Stelle in der Datenstruktur und aktualisiert den Wert.
Schließlich können wir Snake_case-Funktionsnamen bereitstellen und diese Funktionen erweitern um mit gemischten Datentypen zu arbeiten, was zu Folgendem führt:
from functools import reduce # forward compatibility for Python 3 import operator def get_by_path(root, items): return reduce(operator.getitem, items, root) def set_by_path(root, items, value): get_by_path(root, items[:-1])[items[-1]] = value def del_by_path(root, items): del get_by_path(root, items[:-1])[items[-1]]
Diese Funktionen bieten ein vielseitiges Dienstprogramm zum Navigieren und Bearbeiten verschachtelter Wörterbücher, Listen usw Mischung aus beidem.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich mithilfe einer Schlüsselliste in Python effizient auf verschachtelte Wörterbuchelemente zugreifen und diese ändern?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

ToAppendElementStoapythonList, UsTheAppend () methodForsingleElelements, Extend () FormultipleElements, und INSERSt () FORSPECIFIFICEPosition.1) UseAppend () ForaddingOneElementattheend.2) usextend () toaddmultiElementsefficction.3) useInsert () toaddanelementataspeci

TocreateApythonList, usequarebrackets [] andsparateItemswithcommas.1) ListaredynamicandcanholdmixedDatatypes.2) UseAppend (), REME () und SSLICINGFORMIPLUMILATION.3) LISTCOMPRAUMENS

In den Bereichen Finanzen, wissenschaftliche Forschung, medizinische Versorgung und KI ist es entscheidend, numerische Daten effizient zu speichern und zu verarbeiten. 1) In der Finanzierung kann die Verwendung von Speicherzuordnungsdateien und Numpy -Bibliotheken die Datenverarbeitungsgeschwindigkeit erheblich verbessern. 2) Im Bereich der wissenschaftlichen Forschung sind HDF5 -Dateien für die Datenspeicherung und -abnahme optimiert. 3) In der medizinischen Versorgung verbessern die Datenbankoptimierungstechnologien wie die Indexierung und die Partitionierung die Leistung der Datenabfrage. 4) In AI beschleunigen Daten, die Sharding und das verteilte Training beschleunigen, Modelltraining. Die Systemleistung und Skalierbarkeit können erheblich verbessert werden, indem die richtigen Tools und Technologien ausgewählt und Kompromisse zwischen Speicher- und Verarbeitungsgeschwindigkeiten abgewogen werden.

PythonarraysSureScreeatedusedhearrayModule, nicht gebaute Inlikelisten.1) ImportThearrayModule.2) Spezifizieren Sie die THETYPECODE, z.

Zusätzlich zur Shebang -Linie gibt es viele Möglichkeiten, einen Python -Interpreter anzugeben: 1. Verwenden Sie Python -Befehle direkt aus der Befehlszeile; 2. Verwenden Sie Stapeldateien oder Shell -Skripte. 3.. Verwenden Sie Build -Tools wie Make oder CMake; 4. Verwenden Sie Aufgabenläufer wie Invoke. Jede Methode hat ihre Vor- und Nachteile, und es ist wichtig, die Methode auszuwählen, die den Anforderungen des Projekts entspricht.

ForHandlinglargedatasetsinpython, Usenumpyarraysforbetterperformance.1) Numpyarraysarememory-Effiction und FasterFornumericaloperations.2) meidenunnötiger Anbieter.3) HebelVectorisationFecedTimeComplexity.4) ManagemememoryusageSageWithEffizienceDeffictureWitheseffizienz

Inpython, listEUSUutsynamicMemoryAllocationWithover-Accocation, whilenumpyarraysalcodeFixedMemory.1) ListSallocatemoremoryThanneded intellig, vereitelte, dass die sterbliche Größe von Zeitpunkte, OfferingPredictableSageStoageStloseflexeflexibilität.

Inpython, youcansspecthedatatypeyFelemeremodelerernspant.1) Usenpynernrump.1) Usenpynerp.dloatp.Ploatm64, Formor -Präzise -Preciscontrolatatypen.


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