この記事では、複数のマッピングを 1 つのマッピングにマージする Python クックブックの方法 (データ構造とアルゴリズム) を主に紹介し、Python 辞書マッピングのマージ操作に関連する実装スキルをサンプルの形で分析します。この記事の例
複数のマッピングを 1 つのマッピングにマージする Python の方法について説明します。以下のように、参考のために全員と共有してください:
質問: 複数の辞書またはマップを論理的に単一のマッピング構造に結合して、値の検索やキーが存在するかどうかの確認などの特定の操作を実行します
解決策: collections
モジュールの ChainMap
クラスを使用します。 collections
模块中的ChainMap
类
ChainMap
可接受多个映射然后在逻辑上使它们表现为一个单独的映射结构。这些映射在字面上并不会合并在一起。相反,ChainMap
ChainMap
は複数のマッピングを受け入れ、それらを別のマッピング構造として論理的に動作させることができます。これらのマッピングは文字通りマージされるわけではありません。対照的に、ChainMap
は、基礎となるマッピング関係を記録するリストを単純に保持し、このリストをスキャンするための一般的な辞書操作を再定義します。
# example.py # # Example of combining dicts into a chainmap a = {'x': 1, 'z': 3 } b = {'y': 2, 'z': 4 } # (a) Simple example of combining from collections import ChainMap c = ChainMap(a,b) #如果有重复的键,那么会采用第一个映射中所对应的值。 print(c['x']) # Outputs 1 (from a) print(c['y']) # Outputs 2 (from b) print(c['z']) # Outputs 3 (from a) # Output some common values print('len(c):', len(c)) print('c.keys():', list(c.keys())) print('c.values():', list(c.values())) # Modify some values c['z'] = 10 c['w'] = 40 print("a:", a) del c['x'] print("a:", a) # Example of stacking mappings (like scopes) values = ChainMap() values['x'] = 1 # Add a new mapping values = values.new_child() values['x'] = 2 # Add a new mapping values = values.new_child() values['x'] = 3 print(values) print(values['x']) # Discard last mapping values = values.parents print(values) print(values['x']) # Discard last mapping values = values.parents print(values) print(values['x'])
>>> ================================ RESTART ================================ >>> 1 2 3 len(c): 3 c.keys(): ['y', 'x', 'z'] c.values(): [2, 1, 3] a: {'x': 1, 'z': 10, 'w': 40} a: {'z': 10, 'w': 40} ChainMap({'x': 3}, {'x': 2}, {'x': 1}) 3 ChainMap({'x': 2}, {'x': 1}) 2 ChainMap({'x': 1}) 1 >>>さらに、ChainMap は元の辞書で動作するため、マージされた辞書に反映できない元の辞書への変更など、不快な動作を回避できます。
>>> a={'x':1,'z':3} >>> b={'y':2,'z':4} >>> merged=ChainMap(a,b) >>> merged ChainMap({'x': 1, 'z': 3}, {'y': 2, 'z': 4}) >>> merged['x'] 1 >>> a['x']=55 >>> merged['x'] 55 >>> merged ChainMap({'x': 55, 'z': 3}, {'y': 2, 'z': 4}) >>>(コードは「Python クックブック」から引用) 関連する推奨事項:
Python クックブック (文字列とテキスト) 任意の数の区切り文字で文字列を分割する
以上がPython クックブック (データ構造とアルゴリズム) は複数のマッピングを 1 つのマッピングにマージしますの詳細内容です。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。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

PythonとCは、メモリ管理と制御に大きな違いがあります。 1。Pythonは、参照カウントとガベージコレクションに基づいて自動メモリ管理を使用し、プログラマーの作業を簡素化します。 2.Cには、メモリの手動管理が必要であり、より多くの制御を提供しますが、複雑さとエラーのリスクが増加します。どの言語を選択するかは、プロジェクトの要件とチームテクノロジースタックに基づいている必要があります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

PythonまたはCを選択するかどうかは、プロジェクトの要件に依存するかどうかは次のとおりです。1)Pythonは、簡潔な構文とリッチライブラリのため、迅速な発展、データサイエンス、スクリプトに適しています。 2)Cは、コンピレーションと手動メモリ管理のため、システムプログラミングやゲーム開発など、高性能および基礎となる制御を必要とするシナリオに適しています。

Pythonは、データサイエンスと機械学習で広く使用されており、主にそのシンプルさと強力なライブラリエコシステムに依存しています。 1)Pandasはデータ処理と分析に使用され、2)Numpyが効率的な数値計算を提供し、3)SCIKIT-LEARNは機械学習モデルの構築と最適化に使用されます。これらのライブラリは、Pythonをデータサイエンスと機械学習に理想的なツールにします。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。


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