


Comment puis-je aplatir un dictionnaire imbriqué et compresser ses clés en Python ?
Aplatissement des dictionnaires imbriqués avec compression de touches
Lorsque vous travaillez avec des structures de données complexes dans votre code, il peut souvent être utile de les « aplatir » pour une manipulation plus facile. Cela est particulièrement vrai pour les dictionnaires imbriqués, où plusieurs niveaux de clés et de valeurs peuvent ajouter de la complexité à vos opérations. Dans cet article, nous allons explorer comment aplatir un dictionnaire imbriqué tout en compressant les clés.
Le problème
Considérez le dictionnaire imbriqué suivant :
{'a': 1, 'c': {'a': 2, 'b': {'x': 5, 'y': 10}}, 'd': [1, 2, 3]}
Le but est d'aplatir ce dictionnaire en quelque chose comme :
{'a': 1, 'c_a': 2, 'c_b_x': 5, 'c_b_y': 10, 'd': [1, 2, 3]}
où les clés imbriquées sont compressées pour créer une clé unique et aplatie.
La solution
Pour aplatir le dictionnaire imbriqué, nous pouvons utiliser la fonction flatten() du module collections.abc. Cette fonction peut être définie comme suit :
def flatten(dictionary, parent_key='', separator='_'): items = [] for key, value in dictionary.items(): new_key = parent_key + separator + key if parent_key else key if isinstance(value, MutableMapping): items.extend(flatten(value, new_key, separator=separator).items()) else: items.append((new_key, value)) return dict(items)
Utilisation de la fonction
Pour utiliser la fonction flatten(), transmettez simplement le dictionnaire imbriqué en argument. La fonction parcourra récursivement le dictionnaire, en l'"aplatissant" et en compressant les clés.
>>> flatten({'a': 1, 'c': {'a': 2, 'b': {'x': 5, 'y': 10}}, 'd': [1, 2, 3]}) {'a': 1, 'c_a': 2, 'c_b_x': 5, 'd': [1, 2, 3], 'c_b_y': 10}
Comme vous pouvez le voir, le dictionnaire aplati a un seul niveau de clés, les clés étant compressées pour incorporer l'imbrication. structure du dictionnaire original.
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!

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NumpyArraysareBetterForheAVYVumericalComputing, tandis que la réalisation de points contraints de réalisation.1) NumpyArraySoFerversATACTORATIONS ajusté pour les données

CTYPESALLOWSCREATINGAndMANIPulationc-styLearRaySInpython.1) UsectypeStOinterfaceWithClibraryForPerformance.2) Createc-stylearRaysFornumericalComptations.3) PassArrayStocfunction

Inpython, une "liste" isaversatile, mutablesencethatcanholdmixed datatypes, tandis que "tableau" est une cohérence homogène, une séquestre.

Pythonlistsandarraysarebothmutable.1) listsaxiblendupportheterogeneousdatabutarelessmemory-efficace.2) ArraysareMoreMory-EfficientForHomogeneousDatabutlessversatile, nécessitant un niveaumorypecodeusagetoavoiderrors.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

Le choix de Python ou C dépend des exigences du projet: 1) Si vous avez besoin de développement rapide, de traitement des données et de conception du prototype, choisissez Python; 2) Si vous avez besoin de performances élevées, de faible latence et de contrôle matériel, choisissez C.

En investissant 2 heures d'apprentissage Python chaque jour, vous pouvez améliorer efficacement vos compétences en programmation. 1. Apprenez de nouvelles connaissances: lire des documents ou regarder des tutoriels. 2. Pratique: Écrivez du code et complétez les exercices. 3. Revue: consolider le contenu que vous avez appris. 4. Pratique du projet: Appliquez ce que vous avez appris dans les projets réels. Un tel plan d'apprentissage structuré peut vous aider à maîtriser systématiquement Python et à atteindre des objectifs de carrière.


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