


Accès aux éléments de dictionnaire imbriqués avec une liste de clés
Lorsque vous traitez des structures de dictionnaire complexes, les parcourir pour accéder à des éléments spécifiques peut être un défi courant . Il est crucial de trouver une approche efficace et flexible pour naviguer dans ces dictionnaires.
Considérez le scénario dans lequel vous disposez d'un dictionnaire imbriqué tel que :
dataDict = { "a": { "r": 1, "s": 2, "t": 3 }, "b": { "u": 1, "v": { "x": 1, "y": 2, "z": 3 }, "w": 3 } }
Vous devrez peut-être accéder à ces éléments à l'aide d'une liste de clés, telles que ["a", "r"] ou ["b", "v", "y"]. Bien que l'approche ci-dessous puisse fonctionner :
# 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
Il existe une méthode plus efficace utilisant la réduction() de Python :
from functools import reduce # forward compatibility for Python 3 import operator def getFromDict(dataDict, mapList): return reduce(operator.getitem, mapList, dataDict)
Cette méthode améliorée utilise la réduction pour parcourir le dictionnaire, en utilisant les opérateurs .getitem pour accéder à chaque élément imbriqué à l'aide de la liste de clés.
Pour définir les valeurs, nous pouvons utiliser getFromDict pour localiser le dictionnaire « parent » correct, puis attribuer le value :
def setInDict(dataDict, mapList, value): getFromDict(dataDict, mapList[:-1])[mapList[-1]] = value
Cette méthode parcourt efficacement le dictionnaire jusqu'à l'emplacement approprié dans la structure de données et met à jour la valeur.
Enfin, nous pouvons fournir des noms de fonctions Snake_case et étendre ces fonctions pour qu'elles fonctionnent avec des types de données mixtes, ce qui donne :
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]]
Ces fonctions fournissent un utilitaire polyvalent pour naviguer et manipuler des dictionnaires imbriqués, des listes ou un mélange de deux.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

ForhandlingLargedatasetSInpython, UsenumpyArraysforbetterperformance.1) NumpyArraysAremeMory-EfficientAndFasterFornumericalOperations.2) EvitUnneceSsaryTypeConversions.3) Le effet de levier

Inpython, listSusedynamicMemoryallocation withover-allocation, whileLumpyArraySallocateFixedMemory.1) listsallocatemoreMoryThreededEdededInitialement, redimensipwenessary.2) NumpyArraySallocateExactMemoryForElements, offrantwectable usinessflexibilité.

Inpython, YouCanscthedatatatypeyfelemememedenernSspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, formateur préséconstrolatatype.

NumpyissentialFornumericalComputingInpythondutOtsSpeed, MemoryEfficiency et ComprehenSiveMathematicalFunctions.1) It'sfastBecauseitPerformSoperations INC.2) NumpyArraySareMoremory-EfficientThanpythonlists.3)

ContigusMymoryallocationiscrucialforAraySBauseitallowsforefficient andfastelementAccess.1) iTenablesConstanttimeAccess, o (1), duetoDirectAddressCalculation.2) itimproveScacheefficiendyAllowingMultipleElementFetchesperCacheline.3) itsimplieniesMemorymorymorymorymorymory

SlitingyPapyThonListIsDoneUsingTheSyntaxList [Démarrage: arrêt: étape] .He'showitworks: 1) startisheindexofthefirStelementoinclude.2) stopisTheIndexoftheFirstelementsoexclude.3) StepistheincrementBetweenselans.it'susefulfactingPortationSoListShsandCanusegeg

NumpyAllowsForvariousOperations ONARRAYS: 1) BasicarithmeticLikeaddition, Soustraction, Multiplication, anddivision; 2) AdvancedOperationSuchasmatrixMultiplication; 3) Element-Wiseoperations withoutExplicitloop

ArraySinpython, en particulier ThroughNumpyandPandas, aressentialfordataanalysis, offingspeeedAfficiency.1) numpyarrayablefficienthandlingoflargedatasetsandComplexOperationsLikEMoVingAverages.2)


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