辞書は、Python 言語の唯一のマッピング タイプです。次の記事では、Python で 2 つの辞書 (dict) をエレガントに結合する方法について主に説明します。コードが詳しく紹介されていますので、必要な方はぜひ参考にしてみてください。
はじめに
Dictionary は Python の最も強力なデータ型の 1 つです。この記事では、2 つの辞書 (dict) を結合する Python の関連コンテンツを詳しく紹介し、参考と学習のために共有します。では、詳しい紹介を見てみましょう。
2つの辞書をマージする1行のコード
2つの辞書xとyがあると仮定し、xとyの値を変更せずにそれらを新しい辞書にマージします。たとえば
x = {'a': 1, 'b': 2} y = {'b': 3, 'c': 4}
新しい Z の結果が得られることを期待します。キーが同じであれば、y は x をカバーします。期待される結果は次のとおりです
>>> z {'a': 1, 'b': 3, 'c': 4}
PEP448 では、実装できる新しい構文があり、この構文は python3.5 でサポートされています。マージされたコードは次のとおりです
z = {**x, **y}
適切なコード行。 多くの人がまだ python2 を使用しているため、python2 および python3.0 ~ python3.4 を使用している人には、より洗練された方法がありますが、それには 2 行のコードが必要です。
z = x.copy() z.update(y)
上記の方法では、yがxの内容を上書きするので、最終的な結果はb=3になります
python3.5を使わずに一行で完成させる方法
If Python 3.5 をまだ使用したことがない場合、または下位互換性のあるコードを作成する必要があり、それを単一の式で実行したい場合、最も効率的な方法は、それを関数に入れることです:
def merge_two_dicts(x, y): """Given two dicts, merge them into a new dict as a shallow copy.""" z = x.copy() z.update(y) return z
次に、1 行のコードを記述します。呼び出しを完了します:
z = merge_two_dicts(x, y)
def merge_dicts(*dict_args): """ Given any number of dicts, shallow copy and merge into a new dict, precedence goes to key value pairs in latter dicts. """ result = {} for dictionary in dict_args: result.update(dictionary) return result
など、複数の辞書をマージする関数を定義することもできます。その後、次のように使用できます
z = merge_dicts(a, b, c, d, e, f, g)
それらのすべてで同じキー前回のものをカバーします。
あまりエレガントではないデモ
items
この方法を使用する人もいます:
z = dict(x.items() + y.items())
これは実際にメモリ内に 2 つのリストを作成し、その後 3 番目のリストを作成します。コピーが完了したら、新しい辞書を作成し、最初の 3 つのリストを削除します。このメソッドはパフォーマンスを消費し、Python3 では items() がオブジェクトを返すため、これを正常に実行できません。
>>> c = dict(a.items() + b.items()) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'dict_items' and 'dict_items'
z = dict(list(x.items()) + list(y.items()))
のように明示的にリストにキャストする必要があります。これはあまりにも無駄なパフォーマンスです。 さらに、 items()
によって返されるリストに基づく Union メソッドも python3 では失敗します。さらに、union メソッドは繰り返される key の値に不確実性をもたらすため、優先順位の要件がある場合に使用します。 2 つの辞書をマージする場合、この方法はまったく不適切です。 z = dict(list(x.items()) + list(y.items()))
,这太浪费性能了。 另外,想以来于items()
返回的list做并集的方法对于python3来说也会失败,而且,并集的方法,导致了重复的key在取值时的不确定,所以,如果你对两个dict合并有优先级的要求,这个方法就彻底不合适了。
>>> x = {'a': []} >>> y = {'b': []} >>> dict(x.items() | y.items()) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: unhashable type: 'list'
这里有一个例子,其中y应该具有优先权,但是由于任意的集合顺序,x的值被保留:
>>> x = {'a': 2} >>> y = {'a': 1} >>> dict(x.items() | y.items()) {'a': 2}
构造函数
也有人会这么用
z = dict(x, **y)
这样用很好,比前面的两步的方法高效多了,但是可阅读性差,不够pythonic,如果当key不是字符串的时候,python3中还是运行失败
>>> c = dict(a, **b) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: keyword arguments must be strings
Guido van Rossum 大神说了:宣告dict({}, {1:3})
{k: v for d in dicts for k, v in d.items()}
ここでは y が優先される例を示しますが、任意の順序で設定されているため、
dict((k, v) for d in dicts for k, v in d.items())の値は、前の 2 つのステップよりも非常に簡単です。メソッドですが、可読性が低く、Python 性が十分ではありません。キーが文字列でない場合は、やはり python3 での実行に失敗します
import itertools z = dict(itertools.chain(x.iteritems(), y.iteritems()))Guido Master van Rossum は次のように述べています:
dict({}, {1:3})
は、結局のところメカニズムの悪用であるため、違法です。この方法はよりハック的ではありますが、あまりにもご都合主義的です。
パフォーマンスは低いがよりエレガントないくつかのメソッド
以下のメソッドは、パフォーマンスは低いですが、items メソッドよりもはるかに優れています。そして優先順位をサポートします。
>>> min(timeit.repeat(lambda: merge_two_dicts(x, y)))
0.5726828575134277
>>> min(timeit.repeat(lambda: {k: v for d in (x, y) for k, v in d.items()} ))
1.163769006729126
>>> min(timeit.repeat(lambda: dict(itertools.chain(x.iteritems(),y.iteritems()))))
1.1614501476287842
>>> min(timeit.repeat(lambda: dict((k, v) for d in (x, y) for k, v in d.items())))
2.2345519065856934
Python2.6 では、これを行うことができます
>>> min(timeit.repeat(lambda: {**x, **y})) 0.4094954460160807 >>> min(timeit.repeat(lambda: merge_two_dicts(x, y))) 0.7881555100320838 >>> min(timeit.repeat(lambda: {k: v for d in (x, y) for k, v in d.items()} )) 1.4525277839857154 >>> min(timeit.repeat(lambda: dict(itertools.chain(x.items(), y.items())))) 2.3143140770262107 >>> min(timeit.repeat(lambda: dict((k, v) for d in (x, y) for k, v in d.items()))) 3.2069112799945287itertools.chain は、キーと値のペアのイテレータを正しい順序でチェーンします:
rrreee
パフォーマンス テスト
以下は、Python 2.7 (システム Python) の Ubuntu 14.04 で実行されました。
以上がPython で 2 つの辞書を結合する方法の例を共有するの詳細内容です。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。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

10時間以内にコンピューター初心者プログラミングの基本を教える方法は?コンピューター初心者にプログラミングの知識を教えるのに10時間しかない場合、何を教えることを選びますか...

fiddlereveryversings for the-middleの測定値を使用するときに検出されないようにする方法

Python 3.6のピクルスファイルのロードレポートエラー:modulenotFounderror:nomodulenamed ...

風光明媚なスポットコメント分析におけるJieba Wordセグメンテーションの問題を解決する方法は?風光明媚なスポットコメントと分析を行っているとき、私たちはしばしばJieba Wordセグメンテーションツールを使用してテキストを処理します...

正規表現を使用して、最初の閉じたタグと停止に一致する方法は? HTMLまたは他のマークアップ言語を扱う場合、しばしば正規表現が必要です...


ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

PhpStorm Mac バージョン
最新(2018.2.1)のプロフェッショナル向けPHP統合開発ツール

ZendStudio 13.5.1 Mac
強力な PHP 統合開発環境

AtomエディタMac版ダウンロード
最も人気のあるオープンソースエディター

SecLists
SecLists は、セキュリティ テスターの究極の相棒です。これは、セキュリティ評価中に頻繁に使用されるさまざまな種類のリストを 1 か所にまとめたものです。 SecLists は、セキュリティ テスターが必要とする可能性のあるすべてのリストを便利に提供することで、セキュリティ テストをより効率的かつ生産的にするのに役立ちます。リストの種類には、ユーザー名、パスワード、URL、ファジング ペイロード、機密データ パターン、Web シェルなどが含まれます。テスターはこのリポジトリを新しいテスト マシンにプルするだけで、必要なあらゆる種類のリストにアクセスできるようになります。

WebStorm Mac版
便利なJavaScript開発ツール
