ネストされた辞書とリスト内の特定のキーの値を効率的に抽出するにはどうすればよいですか?

ネストされたディクショナリとリストでのキーの出現箇所の検索

複雑なネストされたデータ構造では、特定のキー値を抽出するのは困難な作業となる場合があります。ここでは、効率的な検索のために最適なアプローチを特定することが重要です。

ネストされたリストとさまざまな深さの辞書を含む辞書を考えてみましょう。たとえば、次の辞書は複雑な階層を表しています:

{
    "id": "abcde",
    "key1": "blah",
    "key2": "blah blah",
    "nestedlist": [
        {
            "id": "qwerty",
            "nestednestedlist": [
                {
                    "id": "xyz",
                    "keyA": "blah blah blah"
                },
                {
                    "id": "fghi",
                    "keyZ": "blah blah blah"
                }
            ],
            "anothernestednestedlist": [
                {
                    "id": "asdf",
                    "keyQ": "blah blah"
                },
                {
                    "id": "yuiop",
                    "keyW": "blah"
                }
            }
        }
    ]
}

目的は、この構造内のすべての「id」キーの値を抽出することです。その結果、次のような出力が得られます:

["abcde", "qwerty", "xyz", "fghi", "asdf", "yuiop"]

このタスクに対しては数多くのアプローチが提案されています:

再帰ジェネレーター関数:

gen_dict_extract のような再帰ジェネレータ関数を利用すると、ネストされた構造を効率的に走査できます。ターゲット キーの存在をチェックし、ネストされた辞書とリストを再帰的に反復処理します。

Item Iterators:

Python の iteritems または items メソッドを利用して辞書を反復処理すると、次のことが可能になります。を検索するためのシンプルかつ効果的な方法を提供するkey.

深さ優先検索:

深さ優先検索アルゴリズムを使用すると、ネストされた構造を再帰的に下降し、ターゲット キーの値をキャプチャできます。各レベル。

パスクエリ:

XML ドキュメントの走査に XPath の概念を適応させ、fun や keyHole などのカスタム関数を開発して、ターゲットを絞ったキーの抽出を容易にすることができます。

ベンチマーク:

サンプル辞書のような複雑なデータ構造を使用してさまざまな関数のパフォーマンスを比較することにより、次のことが判断できます。 gen_dict_extract は常に最速の実行時間を示します。その再帰的な性質により、効率的な走査と変数型のチェックが可能になり、再帰中にさまざまなデータ型との互換性が確保されます。

以上がネストされた辞書とリスト内の特定のキーの値を効率的に抽出するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。