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Comment extraire efficacement les valeurs clés des structures de données imbriquées ?

Patricia Arquette
Patricia Arquetteoriginal
2024-11-10 16:56:02350parcourir

How to Efficiently Extract Key Values from Nested Data Structures?

Extraire efficacement les valeurs clés des structures de données imbriquées

Description du problème

Étant donné un dictionnaire complexe avec des listes imbriquées, des dictionnaires et des chaînes, la tâche est pour rechercher et extraire toutes les occurrences d'une clé "id" spécifique. Le résultat souhaité est une liste ordonnée de chaînes représentant les valeurs de la clé "id".

Solution

Pour y parvenir, nous approfondissons la structure des données de manière récursive, en explorant tous les niveaux et en extrayant les valeurs clés souhaitées. Plusieurs approches ont été proposées, chacune avec ses forces et ses faiblesses.

Mise en œuvre efficace : gen_dict_extract(key, var)

Pour des performances optimales, nous introduisons la fonction gen_dict_extract, qui surpasse les autres solutions dans les deux cas. rapidité et polyvalence. Cela fonctionne en :

  • Vérifier si l'objet donné a une fonction iteritems (ou des éléments pour Python 3).
  • Itérer sur les paires clé-valeur dans l'objet.
  • Céder la valeur associée à la clé cible si une correspondance est trouvée.
  • Examen récursif des dictionnaires et des listes imbriqués pour des informations supplémentaires matches.

Analyse de complexité temporelle (100 000 itérations)

Function Time (µs/pass)
gen_dict_extract 0.11
find_all_items 6.03
findkeys 0.15
get_recursively 1.79
find 0.14
dict_extract 0.36

Robustesse et polyvalence

Contrairement à certaines autres approches, gen_dict_extract garantit la robustesse en gérant les chaînes pendant la récursivité. Il est également polyvalent, prenant en charge des structures de données complexes et trouvant des valeurs même dans des listes ou des dictionnaires.

Conclusion

Trouver efficacement toutes les occurrences d'une clé dans des dictionnaires et des listes imbriqués est crucial pour diverses analyses de données et tâches d'extraction. En utilisant la fonction gen_dict_extract, les développeurs peuvent accomplir cette tâche avec des performances et une polyvalence optimales, même lorsqu'ils traitent des structures de données complexes.

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