깊이가 다양한 중첩 사전 업데이트
중첩 사전(dictionary1)을 다른 중첩 사전(업데이트)의 콘텐츠로 원활하게 업데이트하려면 특정 키-값 쌍을 보존하면서 다양한 사전 깊이를 고려하는 재귀적 솔루션을 사용해야 합니다.
다음 예시 시나리오를 고려하세요.
업데이트 전:
dictionary1 = { "level1": { "level2": {"levelA": 0, "levelB": 1} } } update = { "level1": { "level2": {"levelB": 10} } }
표준 업데이트 방법을 사용하면 Dictionary1의 기존 "level2" 값을 덮어쓰게 되어 다음과 같은 결과가 발생합니다.
dictionary1.update(update) print(dictionary1)
{ "level1": { "level2": {"levelB": 10} # "levelA" is lost } }
재귀 솔루션:
이 보존 요구 사항을 해결하기 위해 다음 Python 코드는 재귀 솔루션을 제공합니다.
import copy def update_dictionary(d, u): for k, v in u.items(): if isinstance(v, dict): # If the value is a dictionary, recursively update d[k] = update_dictionary(d.get(k, {}), v) else: # If the value is not a dictionary, simply update d[k] = copy.deepcopy(v) return d
이 솔루션은 원본 사전1의 전체 복사본을 생성하여 내부 업데이트를 방지합니다. 그런 다음 업데이트 사전(u)을 반복하고 d의 해당 값을 재귀적으로 업데이트합니다. 값이 사전이면 재귀를 계속합니다. 그렇지 않으면 값을 직접 업데이트합니다.
사용법:
이 솔루션을 이전 예에 적용:
result = update_dictionary(dictionary1, update) print(result)
결과:
{ "level1": { "level2": {"levelA": 0, "levelB": 10} # "levelA" preserved } }
이 솔루션은 원래 사전의 "levelA" 값을 유지하면서 "levelB" 값을 효과적으로 업데이트합니다. 다양한 깊이의 중첩 사전을 처리하여 업데이트 프로세스 중에 특정 키-값 쌍이 보존되도록 합니다.
위 내용은 특정 키-값 쌍을 유지하면서 중첩된 사전을 업데이트하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

toAppendElementStoapyThonList, usetHeappend () MethodForsingleElements, extend () formultipleements, andinsert () forspecificpositions.1) useappend () foraddingOneElementatateend.2) usextend () toaddmultipleementsefficially

To TeCreateAtheThonList, usequareBrackets [] andseparateItemswithCommas.1) ListSaredynamicandCanholdMixedDatAtatypes.2) useappend (), remove () 및 SlicingFormAnipulation.3) listlisteforences;) ORSL

금융, 과학 연구, 의료 및 AI 분야에서 수치 데이터를 효율적으로 저장하고 처리하는 것이 중요합니다. 1) 금융에서 메모리 매핑 파일과 Numpy 라이브러리를 사용하면 데이터 처리 속도가 크게 향상 될 수 있습니다. 2) 과학 연구 분야에서 HDF5 파일은 데이터 저장 및 검색에 최적화됩니다. 3) 의료에서 인덱싱 및 파티셔닝과 같은 데이터베이스 최적화 기술은 데이터 쿼리 성능을 향상시킵니다. 4) AI에서 데이터 샤딩 및 분산 교육은 모델 교육을 가속화합니다. 올바른 도구와 기술을 선택하고 스토리지 및 처리 속도 간의 트레이드 오프를 측정함으로써 시스템 성능 및 확장 성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

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forhandlinglargedatasetsinpython, usenumpyarraysforbetterperformance.1) numpyarraysarememory-effic andfasterfornumericaloperations.2) leveragevectorization foredtimecomplexity.4) managemoryusage withorfications data

inpython, listsusedyammoryAllocation과 함께 할당하고, whilempyarraysallocatefixedMemory.1) listsAllocatemememorythanneedInitiality.

Inpython, youcansspecthedatatypeyfelemeremodelerernspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, 포모 선례 전분자.


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