특정 기준에 따라 목록에서 사전 검색 및 가져오기
Python에서는 사전 목록을 조작하는 것이 일반적인 작업입니다. 이러한 시나리오 중 하나는 키-값 쌍을 기반으로 특정 사전을 검색하고 가져오는 것입니다.
문제:
다음 사전 목록을 고려하세요.
[ { "name": "Tom", "age": 10 }, { "name": "Mark", "age": 5 }, { "name": "Pam", "age": 7 } ]
"이름" 키를 다음으로 설정하여 사전을 검색하고 가져오는 방법은 무엇입니까? "Pam"?
해결책:
이 문제를 해결하기 위해 아래와 같이 생성기 표현식을 활용할 수 있습니다.
dicts = [ { "name": "Tom", "age": 10 }, { "name": "Mark", "age": 5 }, { "name": "Pam", "age": 7 }, { "name": "Dick", "age": 12 } ] result = next(item for item in dicts if item["name"] == "Pam")
생성기 표현식은 목록의 각 사전을 반복하고 "이름" 키가 "Pam"과 일치하는지 확인합니다. 일치하는 항목이 발견되면 해당 사전이 반환되어 결과 변수에 저장됩니다. next() 함수는 일치하는 첫 번째 항목이 반환되도록 보장합니다.
예를 들어 위의 코드 조각을 실행하면 사전을 검색합니다.
{'age': 7, 'name': 'Pam'}
항목을 찾을 수 없음 처리:
항목을 찾을 수 없는 경우 약간 다른 기본값을 제공하여 처리할 수 있습니다. API:
result = next((item for item in dicts if item["name"] == "Pam"), None)
None 인수는 일치하는 항목이 없을 경우 함수가 None을 반환하도록 보장합니다.
항목 색인 찾기:
항목 자체가 아닌 일치하는 항목의 인덱스를 찾으려면 enumerate()를 활용하면 됩니다. 함수:
index = next((i for i, item in enumerate(dicts) if item["name"] == "Pam"), None)
enumerate() 함수는 튜플의 반복자를 반환합니다. 여기서 각 튜플에는 인덱스와 항목이 포함됩니다. 생성기 표현식은 이 반복자를 사용하여 첫 번째로 일치하는 항목의 인덱스를 찾아 인덱스 변수에 저장합니다.
위 내용은 키-값 일치를 기반으로 Python의 목록에서 사전을 효율적으로 찾고 검색하는 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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